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Enregistrement W2900354857 · doi:10.1093/geroni/igy023.2685

UNDERSTANDING HOW RESIDENT-TO-RESIDENT AGGRESSION IN LONG-TERM CARE DEMENTIA UNITS UNFOLDS

2018· article· en· W2900354857 sur OpenAlexaff
David Burnes, Manaal Syed

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionDementiaPsychosocialPsychologyGrounded theoryLong-term careCognitionActivities of daily livingIntervention (counseling)Everyday lifeGerontologyDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychiatryMedicineQualitative researchDiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resident-to-resident aggression (RRA) is the most common form of institutionally-based interpersonal violence that occurs in long-term care (LTC) facilities. RRA is associated with physical injury, poor psychosocial status, and an unpleasant or threatening day-to-day LTC living environment among residents. There is a knowledge gap regarding how RRA manifests in specific units within LTC facilities, most notably, dementia-specific units. Given that cognitive impairment level is associated with different forms of aggression, dementia-specific LTC units likely manifest a distinct representation of RRA. Informed by a social-ecological framework, this study sought to develop conceptual models to explain how RRA occurs in dementia-specific LTC units. We conducted in-depth, in-person individual interviews and focus groups with LTC staff (n = 37) representing several occupational groups (nurses, social workers, personal support workers, food service) who are directly exposed to everyday inter-resident relational dynamics in dementia-specific units of two large, urban LTC settings. A grounded theory approach was used to develop process models that explain how RRA unfolds between residents with dementia. Using an iterative, constant-comparison analytical approach, transcripts were analyzed by two independent raters. Findings support two distinct models characterized by multi-step, interactional resident processes and mediated by limitations in cognitive processing. Models provide insight into specific points of prevention/intervention along the RRA pathways. This study helps advance the RRA literature from research that categorizes the problem towards a process-oriented understanding of how it occurs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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