Using Normalization Process Theory to Evaluate the Implementation of Montessori-Based Volunteer Visits Within a Canadian Long-Term Care Home
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Montessori-based interventions (MBIs) have potential to improve the life quality of long-term care residents with dementia. In this study, we aimed to understand the processes by which staff integrated a volunteer-led MBI into practice within a special dementia care unit, and to explore staff members ' perceptions of associated strengths and limitations. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This study relied on a qualitative descriptive design. Following a 3-month period of volunteer involvement, we conducted 21 interviews with staff members to document perceptions of the new program and subjected interview transcripts to qualitative content analysis, guided by normalization process theory. RESULTS: During the implementation of the volunteer-led MBI, staff members developed a shared understanding of the intervention, a sense of commitment, practical ways to support the intervention, and opinions about the value of the residents. Overall, we found that the volunteer-led MBI was quickly and successfully integrated into practice and was perceived to support both residents and staff members in meaningful ways. Nevertheless, some limitations were also identified. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Volunteer-delivered MBIs are a useful adjunct to practice within a special dementia care unit. This article raises attention to some strengths and limitations associated with this approach.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle