Implementing Gentle Persuasive Approaches dementia education for staff on in-patient medicine units: A program evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Older adults with dementia, when hospitalised, frequently experience responsive behaviours. Staff struggle to manage responsive behaviours without specific education. We aimed to enhance staff knowledge and confidence with care for older adults with dementia and responsive behaviours on medicine units at a Canadian hospital. An online dementia education program was disseminated to staff as part of a broader quality improvement project. Gentle Persuasive Approaches (GPA) encourages staff to reframe responsive behaviours as self-protective expressions of unmet needs and learn to assess their meaning. Participants completed online quantitative and qualitative measures of self-efficacy, competence and knowledge in dementia care at three times: immediate pre-, immediate post- and six to eight weeks post-GPA eLearning. Immediately post-GPA, participants showed significant increases relative to baseline in dementia care self-efficacy, competence and knowledge. Self-efficacy scores increased further eight weeks post-GPA. Before GPA, few participants described dementia-specific strategies for de-escalating a patient's agitation. Eight weeks post-GPA, participants described application of tailored, person-centred, non-pharmacological interventions and successful application of GPA strategies. GPA eLearning strengthened staff preparedness to interact with older adults experiencing responsive behaviours, thus enhancing their 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».