Culturally safe dementia care: Building nursing capacity to care for First Nation Elders with memory loss
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nursing staff require culturally relevant and dementia-specific education to care for the increasing number of First Nation Elders experiencing memory loss. The culturally safe dementia care (CSDC) research team, composed of researchers, decision makers and Secwepemc Elders, was formed to address this. OBJECTIVES: To increase the capacity of nurses to care for First Nations Elders with memory loss in a culturally safe way. METHODS: Our community-based research used purposive sampling and mixed methods to create, implement and evaluate an education programme for nurses. Thirty-four Elders from six Secwepemc communities participated in roundtables to share views and stories of dementia and nursing care. These data were used to create four teaching stories for the storytelling sessions and talking circles with Elders which, together with the Indigenous Cultural Competency (ICC) training, comprised the CSDC education programme. Thirty-eight nurses (healthcare aides, licensed practical nurses and registered nurses) working in Central British Columbia began the CSDC study and 15 nurses took part in the education programme, evaluated the storytelling session and completed the three pre- and post-measures (Approaches to Dementia Questionnaire (ADQ), ICC knowledge quiz and self-assessment, and Care Plans). The pre- and post-tests were scored, and the data were analysed statistically. The data from the roundtables and talking circles were analysed thematically through a collaborative process. RESULTS: The scores for the ADQ Hope sub-scale, the ICC knowledge quiz and the Care Plans increased from pre- to post-test. All nurse participants judged the storytelling session to be effective and their learning outcomes reflected culturally safe dementia care. CONCLUSIONS: This programme can improve the knowledge, skills and values of nurses to provide culturally safe dementia care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».