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Enregistrement W3202251821 · doi:10.1002/nop2.1042

A nursing mentoring programme on non‐pharmacological interventions against BPSD: Effectiveness and use of antipsychotics—A retrospective, before–after study

2021· article· en· W3202251821 sur OpenAlexafffundabout
Roxane Plante‐Lepage, Philippe Voyer, Pierre‐Hugues Carmichael, Edeltraut Kröger

Notice bibliographique

RevueNursing Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensQuebec Network for Research on AgingUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDementiaPsychological interventionAntipsychoticIntervention (counseling)NeurocognitivePsychiatryRetrospective cohort studyNursingSchizophrenia (object-oriented programming)CognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behavioural and psychological symptoms of dementia (BPSD) are common and have significant implications for patients and caregivers. Non-pharmacological interventions (NPI) have shown to be effective in the management of BPSD. However, the use of antipsychotics to treat BPSD remains ubiquitous. This retrospective, before-after study aimed to examine whether a nurse mentoring programme promoting NPI for BPSD management had a significant association with the use of antipsychotics in older adults with major neurocognitive disorders residing in different settings. Results obtained from the medical files of 134 older adults having benefitted from the mentoring programme demonstrate that this intervention significantly reduced BPSD. The effect on antipsychotics use was modest: a 10% reduction in the use of antipsychotics has been observed among patients for which the NPI were effective. However, the use of antipsychotics remained widespread despite the nursing recommendations of the mentoring team of the Center of Excellence on Aging in Quebec (CEVQ).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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