Notice bibliographique
Résumé
Research about patients with dementia in the context of acute care has been traditionally designed and carried out by researchers with little or no involvement of people with dementia. Moving away from the traditional way of conducting research on people with dementia, this study involved people with dementia as experts of lived experiences to co-develop knowledge for change. The paper presents our shared experiences (a person with dementia and a researcher) gained from an action research, titled Co-creating Person-Centred Care in Acute Care. We highlight our successes and possibilities for making real impacts on hospital care for patients with dementia by using an appreciative inquiry approach. The project was informed by the core principles of appreciative inquiry. The research involved seven patients with dementia together with a team of 50 interdisciplinary staff to inquire and take actions for improving dementia care in a medical unit. This article draws attention to a range of ethical responsibilities and challenges, which go beyond the traditional principles in University Research Ethics. The strengths and challenges of conducting action research with people living with dementia are discussed. We conclude by offering our learnings and practical tips to encourage more collaboration between researchers and people with dementia in undertaking action research to make social change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,084 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,026 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».