Dementia-Friendly “Design”: Impact on COVID-19 Death Rates in Long-Term Care Facilities Around the World
Notice bibliographique
Résumé
Persons with dementia (PWD) make up a large portion of the long-term care (LTC) population the world over. Before a global pandemic swept the world, governments and healthcare providers struggled with how to best care for this unique population. One of the greatest challenges is a PWD's tendency to "walk with purpose" and exhibit unsafe wayfinding and elopement, which places them at risk of falls and injury. Past solutions included increased use of restraints and pharmacological interventions, but these have fallen out of favor over the years and are not optimal. These challenges put enormous strain on staff and caregivers, who are often poorly trained in dementia care, underpaid, overworked, and overstressed. PWD are impacted by these stresses, and unmet needs in LTC places an even greater stress on them and increases their risks of morbidity and mortality. The physical design of their environments contributes to the problem. Old, institutionalized buildings have poor lighting, poor ventilation, long dead-end hallways, poor visual cues, lack of home-like décor, shared bedrooms and bathrooms, and are often dense and overcrowded. These design elements contribute to the four 'A's' of dementia: apathy, anxiety, agitation, and aggression, and they also contributed to the rapid spread of COVID-19 in these facilities the world over. In this review, we present current "dementia friendly" design models in the home, community, and LTC, and argue how they could have saved lives during the pandemic and reduced the stresses on both the dementia resident and the caregiver/staff.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».