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Enregistrement W3106798942 · doi:10.1177/1471301220969615

Healthcare professionals’ perspectives on rehabilitating persons with cognitive impairment

2020· article· en· W3106798942 sur OpenAlexafffund
Katherine S. McGilton, Shirin Vellani, Nancy Zheng, Daniel Wang, Lydia Yeung, Astrid Escrig-Piñol

Notice bibliographique

RevueDementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRehabilitationHealth careMedicineDeliriumSpecialtyCognitive reframingFocus groupPsychologyNursingPhysical therapyFamily medicinePsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite emerging evidence that persons with cognitive impairment (CI) (including dementia and/or delirium) can be rehabilitated post-hip fracture surgery, there still remains a paucity of research on best practice rehabilitation strategies that help healthcare providers effectively rehabilitate persons with CI. Therefore, this qualitative study explores healthcare professionals' (HCPs) perspectives who have been successfully providing rehabilitation for people with CI. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Sixteen HCPs with a specialty in rehabilitating persons with CI from one inpatient rehabilitation facility with various professional backgrounds were purposively sampled using a maximum diversity sampling strategy. Three focus group discussions were conducted to explore their experiences of providing rehabilitation to persons with CI. A hybrid inductive-deductive approach was used to analyze the data. FINDINGS: HCPs acknowledged that older adults with CI deserved the opportunity for inpatient rehabilitation and that good outcomes were achievable; however, their knowledge, skills, and attitudes required reframing. The analysis identified three essential components to rehabilitation: (1) staff education and support, (2) tailored rehabilitation approaches, and (3) care partner involvement and support. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Rehabilitation of persons with CI post-hip fracture surgery is achievable, and HCPs can learn to modify their practices to achieve positive patient outcomes. The attitudes of the healthcare team members had to be shifted to embrace the belief that persons with CI can be rehabilitated. However, it takes a steep learning curve, creativity, ingenuity, and tailored approaches to rehabilitate persons with CI successfully. This involves knowing the individual, maintaining routines, and learning the best ways to engage and motivate the person. As well, care partners' knowledge and understanding of the individual improved the chances of a successful rehabilitation stay and discharge. Essential to the success of rehabilitation of persons with CI includes a supportive management team to help create the processes to enable their staff to succeed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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