A Biopsychosocial-Ecological Framework for Family-Framed Dementia Care
Notice bibliographique
Résumé
The biopsychosocial model has been applied through collaborative care dementia models to the diagnosis, symptom management, and treatment of dementia with a focus specifically on the person with dementia. Because individuals with dementia are increasingly dependent upon others particularly as the illness advances, dementia care requires the involvement and commitment of others, usually family, along with support from community-based resources. Hence, the quality and effectiveness of a person's dementia care are shaped in large part by the foundation of family relationships and the social and community networks in which they are embedded. While most current dementia care models incorporate biopsychosocial principles and recognize the essential role that family members play as caregivers, they fail to consider a patient's family system and relationships as potential risk factors or social determinants for care outcomes. This paper introduces a biopsychosocial-ecological framework to dementia care that is person-centered and "family-framed" in that it targets factors that influence care considerations at both the individual and relational levels of the social ecological networks that the patient and their family members occupy. We use this model to illustrate how current dementia care practices tend to focus exclusively on the individual patient and caregiver levels but fail to identify and address important relational considerations that cut across levels. We call for the need to add assessment of family relational histories of persons with dementia and family members who care for them in order to better meet the needs of the patient and the caregiver and to prevent harm. This model accentuates the need for interprofessional education on family assessments and caregiver-centered care, as well as interdisciplinary, collaborative models of dementia care that assume more accountability for meeting the needs of family caregivers in addition to those of persons with dementia.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».