Understanding in the Australian aged care sector of reablement interventions for people living with dementia: a qualitative content analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reablement has potential for enhancing function and independence in people with dementia. In order to enhance the use of evidence-based reablement in this population, this study sought to understand the current practices and needs of the sector around these interventions. METHODS: A purposive sample of 22 Australian aged and community-care providers participated in a semi-structured interview. Qualitative content analysis was applied to the data, with key themes interpreted within the context of the study aims: to explore (1) what reablement interventions are currently being offered to people living with dementia in Australia, and (2) what are key factors that will contribute to enhanced uptake of reablement interventions in dementia practice. RESULTS: Four themes emerged: (1) 'what reablement interventions are being offered', outlined a range of exercise and cognitive/social interventions, with only a proportion generated from a clear evidence-base, (2) 'what's in a name', illustrated the range of terms used to describe reablement, (3) 'whose role is it', highlighted the confusion around the range of health professionals involved in providing reablement interventions, and (4) 'perceived barriers and enablers to providing reablement to people living with dementia', described a range of factors that both hinder and support current reablement practice. CONCLUSIONS: Reablement interventions currently provided for people living with dementia in Australia are variable, with confusion around the definition of reablement, and apparently limited use of evidence-informed interventions. A multifaceted approach involving an evidence-informed and freely-accessible resource, and taking into account the varied levels of influence within the aged care sector would support uptake and implementation of reablement interventions for people living with dementia.
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 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 | 0,033 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».