A Non-Pharmacologic Approach to Manage Behaviours in Confused Medically Ill Older Adults in Acute Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-pharmacological interventions are recommended to manage challenging behaviours among cognitively impaired older adults, however few studies have enrolled patients in acute care. This study aimed to determine the feasibility of implementing non-pharmacological interventions to manage behaviours in hospitalized older adults. METHOD: A self-identity approach was used to identify potentially engaging activities for 13 older medically ill adults admitted to acute hospital; these activities were trialed for a two-week period. Data were collected on frequency of intervention administration and assistance required, as well as frequency of behaviours and neuroleptic use in the seven days prior to and following the trial of activities. RESULTS: Per participant, 5-11 interventions were prescribed. Most frequently interventions were tried two or more times (46%); 9% were not tried at all. Staff or family assistance was not required for 27% of activities. The mean number of documented behaviours across participants was 4.8 ± 2.3 in the pre-intervention period and 2.1 ± 1.9 in the post-intervention period. Overall the interventions were feasible and did not result in increasing neuroleptic use. CONCLUSION: Non-pharmacologic interventions may be feasible to implement in acute care. More research in this area is justified.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».