FEASIBILITY OF BE EPIC: A DEMENTIA-FOCUSED PERSON-CENTERED COMMUNICATION INTERVENTION FOR HOME CARE WORKERS
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the feasibility of Be EPIC, an innovative, evidence-informed and theoretically-grounded person-centered communication intervention for personal support workers (PSWs) caring for clients with dementia. Be EPIC focuses on assessing the [E]nvironment, using [P]erson-centered communication, focusing on client relationships ([I] matter too), and incorporating the [C]lient’s abilities, life history and preferences during routine care. Informed by social cognitive theory, Be EPIC’s delivery includes: self-monitoring, supervised practice with simulated patients and adult-day center clients with dementia, and feedback/support from peers, simulated patients, and trainers. Feasibility was assessed post-training, using semi-structured interviews with PSWs (N=11). This study used a phenomenological approach to assess: acceptability, implementation, practicability, demand, and preliminary efficacy. Acceptability was reflected by the theme, helpful and relevant training. Themes supporting implementation included interactive training, realistic simulations, and exposure to diverse clients and expert staff at the adult-day center. Practicability was evidenced by the theme, support to attend training, and included facilitators and barriers. Facilitators were employers, family, and research staff. Barriers were employer-related. Demand for Be EPIC revealed two themes: participants’ personal motivation and barriers to applying newly learned knowledge and skills. Barriers were at employer and government levels. Support for preliminary efficacy was evidenced by the theme, applying newly learned knowledge and skills with home care clients. Four subthemes emerged that mapped directly onto the foci of Be EPIC. The findings support the feasibility of Be EPIC and highlight structural barriers from employers and government that must be addressed to ensure that clients with dementia receive person-centered care.
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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 ».