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Enregistrement W2900907339 · doi:10.1111/jpm.12504

The experience of hospital staff in applying the Gentle Persuasive Approaches to dementia care

2018· article· en· W2900907339 sur OpenAlexafffundabout
Lillian Hung, Cathy Son, Rebecca Hung

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric and Mental Health Nursing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern UniversityUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health Research InstituteSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchVancouver Coastal Health Research Institute
Mots-clésDementiaWorkforceNursingPsychologyHealth careWork (physics)Workforce developmentMedicineMedical educationPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS KNOWN ON THE SUBJECT?: Although the seminal work of McCormack et al. (International Practice Development Journal, 2015, 5, 1) and Nolan, Davies, Brown, Keady, and Nolan () provides useful conceptual frameworks in person-centred care, research is needed to understand how theoretical concepts can be applied into practice to support dementia care. Also, evidence is needed to demonstrate the impacts of implementing person-centred care and staff experiences. WHAT DOES THIS PAPER ADD TO EXISTING KNOWLEDGE?: This paper adds to the emerging work that is providing a greater understanding of how team education in practice can make a difference in building capacity to improve dementia care. We offer timely evidence and useful insights into how an education programme, Gentle Persuasive Approaches (GPA), was implemented ("what worked" and "how") in a large Canadian hospital to improve knowledge and skills among staff in dementia care. The GPA education helped hospital staff enact person-centred care by cultivating shared values and a learning environment to change attitudes, practices and conditions for continuous practice development. WHAT ARE THE IMPLICATIONS FOR PRACTICE?: Mental health nurses in advance practice are well positioned to lead dementia education and advocate for person-centred care in hospitals. Hospital leaders are responsible for providing resources to cultivate a supportive environment for continuous learning to ensure the workforce gains the capacity to meet the changing demands and needs of the ageing population. System support is essential for creating conditions to enable person-centred care. ABSTRACT: Introduction Hospital staff lacks knowledge and skills in dementia care. There is a need to understand how person-centred care theory can be operationalized in staff's practices to improve dementia care. Aims To describe the staff's experiences of learning and applying the Gentle Persuasive Approaches (GPA) to enact person-centred care in a hospital. Methods Mixed methods, including posteducation survey and focus groups, were used. Thematic analysis was conducted to identify themes that describe participants' experiences. Results Three hundred and ten staff and leaders in a hospital participated in the GPA education and completed a posteducation survey (n = 297). After 1 year, two follow-up focus groups were conducted with interdisciplinary staff (n = 24) across medicine and mental health programmes. Our analysis identified three themes to enable person-centred care: (a) changing attitudes, (b) changing practices and (c) changing conditions. Discussion This study contributes to the literature by providing evidence of how an education programme was implemented in a large Canadian hospital to build capacity for dementia care. Joint education for interprofessional staff offers value in enabling person-centred care. Implication Mental health nurses are in position to lead dementia education and advocate for person-centred care in hospitals. Staff need structural support to engage in team learning for practice improvement.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,011
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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