Does the Person-Centered Care Model Support the Needs of Long-Term Care Residents With Serious Mental Illness and Intellectual and Developmental Disabilities?
Notice bibliographique
Résumé
Person-centered care approaches continue to evolve in long-term care (LTC). At the same time, these settings have faced increased challenges due to a more diverse and complex population, including persons with intellectual and developmental disabilities (IDD) and serious mental illness (SMI). This study examined the mental, social, and physical wellbeing of residents with different diagnoses, within a person-centered care model. It was hypothesized that individual wellbeing would be comparable among all residents, regardless of primary diagnosis. The study cohort was drawn from all admissions to long-term care facilities in the USA from 2011 to 2013. Data are based on admission, 3 and 6 month follow-up Minimum Data Set (MDS) 3.0 assessments. The groups examined included: schizophrenia, other psychotic disorders, IDD, dementia, and all others (i.e., none of the above diagnoses). The wellbeing outcomes were depression (mental), pain (physical), and behaviors (social). All residents experienced improvements in pain and depression, though the group without the examined diagnoses experienced the greatest gains. Behaviors were most prevalent among those with psychotic disorders; though marked improvements were noted over time. Improvement also was noted among persons with dementia. Behavior worsened over time for the three other groups. In particular, those with IDD experienced the highest level of worsening at 3-month follow-up, and continued to worsen. The results suggest person-centered care in US nursing homes provides the necessary foundation to promote mental and physical wellbeing in persons with complex needs, but less so for social wellbeing.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».