UNDERSTANDING HOW RESIDENT-TO-RESIDENT AGGRESSION IN LONG-TERM CARE DEMENTIA UNITS UNFOLDS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».