SCREENING FOR VISION AND HEARING LOSS IN OLDER ADULTS WITH DEMENTIA: A FEASIBILITY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sensory loss accounts for one of the most common chronic conditions among older adults, with hearing loss affecting half of adults aged over 65 years and vision loss almost one fifth of those aged 70 years and over. Together, dual sensory loss is found to be most prevalent in older adults with dementia. The highest prevalence is found in long-term care (LTC) settings. For this reason, we conducted a multi-stage study to identify the most effective vision and hearing screening tools for use with older adults living with dementia and to evaluate their feasibility of use by nurses working in LTC. We first conducted a comprehensive review of the literature, and supplemented this with an environmental scan of healthcare professionals and sensory specialists working with older adults who have dementia. Following this extensive review and consultative decision-making process, a package of vision and hearing screening tools was selected for use by nurses working in LTC. On-site training was provided by two experienced audiologists and optometrists, after which the feasibility of sensory screening by three nurses of 17 residents under their care was evaluated. We report on the six measures of hearing and seven measures of vision that were piloted for screening of older adults with dementia living in LTC, and on the findings for their feasibility of use by nurses working in this setting. Recommendations regarding the feasibility and reliability of screening for vision and hearing loss in older adults with dementia are discussed.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».