THE STAFF EXPERIENCES OF THE IMPLEMENTATION OF GENTLE PERSUASIVE APPROACHES
Notice bibliographique
Résumé
Because dementia care is often considered challenging, the importance of offering dementia-specific education has been emphasized. The Gentle Persuasive Approaches (GPA) programme was designed to enhance staff members’ competency and knowledge in dementia care through person-centered strategy training. The GPA was implemented in Vancouver General Hospital, a large urban hospital in British Columbia, Canada since 2014. A total of 310 staff in multiple disciplines were trained. The post-training survey (N= 297) showed highly positive results. Almost all of the staff (99 %) reported finding the training useful and applicable. Two focus groups with 20 staff (physicians, nurses, allied health professionals, care staff) were conducted to explore the impact of their learning experience, and what affected them to apply new knowledge in practice. Our analysis revealed three themes: (1) the program enables staff to change practices by focusing on the values of person-centered care, (2) the program promotes teamwork with interdisciplinary healthcare professionals, patients and families, and (3) barriers to applying the new practice are management and organizational support. The staff reported that the programme allows them to consider patients’ preferences and respect their boundaries, empathize with patients’ experiences, become proactive in making changes in dementia care and work collaboratively with the team. However, these positive outcomes are hindered by workload, staffing, lack of managerial support and the complexity of care. In this presentation, we will discuss the implications of the GPA programme on staff practice and offer practical strategies to sustaining the programme’s effectiveness in acute care.
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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 | 0,015 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».