Investigating the Factors That Influence Self-Efficacy Among Home Care Workers Providing Dementia Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The self-efficacy beliefs of home care personal support workers (PSWs) play a crucial role in their professional competence and subsequent provision of quality care. Understanding the factors that influence self-efficacy of PSWs is critical to ensuring their job satisfaction and retention, and ultimately improving the quality of care provided to home care clients. Currently, there is a lack of literature exploring the factors influencing self-efficacy among home care PSWs who care for clients with dementia. Accordingly, the purpose of this study was to investigate the sources of self-efficacy for home care PSWs. Conventional content analysis of interviews with 15 home care PSWs yielded six categories of sources influencing self-efficacy: insufficient client information provided by employers, lack of supportive communication by employers, restriction of PSWs’ discretion and autonomy by employers, insufficient practical dementia-specific training, sufficient work experience with clients with dementia, and feedback from family caregivers. These findings call for a multi-pronged approach to enhance the self-efficacy of PSWs. In particular, these findings offer specific areas of improvement for employers on how to best support their PSWs. They also highlight the significant role of dementia-specific education and training for PSWs regardless of their experience in the field. Finally, the findings emphasize the importance of family caregivers in the home care context. Taken together, the study’s findings offer insights on how to best support PSWs and ensure stability in the dementia care workforce.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».