Video feedback: A novel application to enhance person‐centred dementia communication
Notice bibliographique
Résumé
AIM: A discussion of the use of video feedback as an effective and feasible method to promote person-centred communication approaches within dementia care and long-term care. BACKGROUND: Effective strategies to integrate person-centred approaches into health care settings have attracted global attention and research in the past two decades. Video feedback has emerged as technique to enhance reflective learning and person-centred practice change in some care settings; however, it has not been tested in the context of person-centred dementia communication in long-term care. DESIGN: Discussion paper. DATA SOURCES: Articles dating from 1995 to 2018 retrieved via searches of the SCOPUS, CINAHL, MEDLINE and Cochrane Systematic Review databases. IMPLICATIONS FOR NURSING: Inclusion of video feedback in a person-centred dementia communication intervention for nurses and other health care providers may effectively fill a gap evident in the literature. This intervention can offer feedback of enhanced quality and enduring impact on behaviour change relative to traditional training. CONCLUSION: A critical review of empirical and theoretical evidence supports video feedback as a potential means to enhance person-centred communication within the context of dementia and long-term care. The promising benefits of video feedback present a novel research opportunity to pilot its use to enhance person-centred communication between nurses/health care providers and persons with dementia in long-term care.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».