Supporting relationships, providing presence: Arts-informed approaches to LTC staff dementia care literacy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early findings and insights are shared from an interpretive analysis of interviews with 15 leaders in arts-based approaches in dementia care. This was conducted as part of a larger project that has the goal of operationalizing ‘good’ literacy in social and relational care in long-term care (LTC). Interviews aimed to identify promising directions in arts-based approaches in education and training for LTC staff provincially, nationally, and internationally, and understand how they contribute to ‘good’ mental health and dementia literacy. Participants were recruited using a purposive snowball sampling method and semi-structured interview guide. Interviews were conducted in-person, via telephone and Zoom, and digitally recorded. Arts-making enhances mental health and dementia literacy of LTC staff by: 1) supporting relationships by generating trust and collaboration among persons living with mental health conditions and/or dementia, arts facilitators, and family members; 2) creating alternative communication spaces that allow people to see themselves and be seen by others from new perspectives; 3) fostering an artistic sensibility that: encourages imagination and empathy, brings spontaneity and playfulness to interactions, and disrupts restrictive expectations entrenched in typical caregiver/care receiver relationships. ‘Good’ literacy involves a relational and spatial awareness which manifests in the form of an artistic sensibility. Arts-based approaches can be used to enhance quality care by capacitating staff in the art of being open and curious, nimble and flexible, in how they know and make connections on an interpersonal level, in the moment.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».