The impact of oral health education taken by personal support workers caring for a geriatric population in a long‐term care facility: A mixed‐methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the impact of an online oral health education module on personal support workers' (PSW) knowledge and beliefs in their care for long-term care (LTC) residents in one Canadian LTC residence. BACKGROUND: LTC residents are dependent on PSWs for their oral health needs. However, PSWs receive minimal to no oral health education placing residents at risk for poor oral health. METHODS: A mixed-methods convergent design comprising a before-and-after questionnaire (N = 88), focus groups (N = 23) and interviews (N = 4) exploring module learning. Analysis of each data set was followed by their amalgamation and comparison. RESULTS: The online module had limited impact on the PSWs' knowledge and beliefs regarding resident oral health care. The quantitative results demonstrated knowledge improvements in two domains and changes in two belief domains. However, the qualitative results demonstrated new knowledge was not developed or sustained in practice. Themes that emerged include the following: lack of module recall, unmet learning needs and methods for oral care delivery, and timing of oral care in a busy clinical environment. CONCLUSION: Online oral health education alone has limited impact on PSWs' knowledge and beliefs. Research evaluating multifaceted education interventions including hands-on training with a dental expert is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».