Creating Dementia-Friendly Communities for Social Inclusion: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This scoping review explores key strategies of creating inclusive dementia-friendly communities that support people with dementia and their informal caregiver. Background: Social exclusion is commonly reported by people with dementia. Dementia-friendly community has emerged as an idea with potential to contribute to cultivating social inclusion. Methods: This scoping review follows the Joanna Briggs Institute scoping review methodology and took place between April and September 2020. The review included a three-step search strategy: (1) identifying keywords from CINAHL and AgeLine; (2) conducting a second search using all identified keywords and index terms across selected databases (CINAHL, AgeLine, MEDLINE, PsycINFO, Web of Science, ProQuest, and Google); and (3) hand-searching the reference lists of all included articles and reports for additional studies. Results: Twenty-nine papers were included in the review. Content analysis identified strategies for creating dementia-friendly communities: (a) active involvement of people with dementia and caregivers (b) inclusive environmental design; (c) public education to reduce stigma and raise awareness; and (d) customized strategies informed by theory. Conclusion: This scoping review provides an overview of current evidence on strategies supporting dementia-friendly communities for social inclusion. Future efforts should apply implementation science theories to inform strategies for education, practice, policy and future research.
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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 | 0,018 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».