Exploring the sensory screening experiences of nurses working in long-term care homes with residents who have dementia: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of vision and hearing loss is higher amongst older individuals with dementia, as well as higher in long-term care settings than in the wider community. However, the incidence of sensory impairment is underreported and often goes untreated. In this study, we aimed to understand nurses' current experiences of screening and caring for long-term care residents who have dementia and sensory impairment. METHODS: As part of a larger study on the sensory screening of long-term care residents with dementia, an environmental scan was conducted with front-line healthcare providers. We report here on the findings from the content analysis of individual, semi-structured interviews with nurses working in two long-term care homes in Southern Ontario, Canada. Twenty regulated nurses, including designated resident assessment coordinators, working full- or part-time with individuals who have dementia, participated across the two sites. All interviews were transcribed, and their contents reviewed and coded for themes by means of inductive thematic analysis. RESULTS: Following a systematic and recursive approach, three analysts identified several themes relating to: 1) the sensory screening process, 2) communication strategies, and 3) quality of life, sensory loss, and dementia. Participants reported on the strengths and limitations of screening procedures, what improvements should be made, which informal strategies are effective, and the continued professional development that is needed. CONCLUSIONS: Nurses demonstrated insight into the facilitators and barriers to effective screening and care of residents with dementia and sensory impairments, and expressed the need for further education, more suitable screening tools, and formalised accountability within the screening process for vision and hearing loss in these long-term care residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».