A scoping review: Sensory interventions for older adults living with dementia
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review focused on the existing scholarly literature exploring sensory interventions and immersive environments developed for, and used by, older adults living with dementia. The purpose of the scoping review is 1) to understand the various sensory interventions that have been developed, used, and have provided data to show how such interventions are expected to impact the lives of individuals living with dementia; and 2) to understand how the field is moving forward. We chose to map the literature to understand the types of interventions, the types of outcomes measured, and the contexts of their implementation. Our search was constrained to references from 1990 to 1 June 2019 in the following databases: Academic Search Complete, CINAHL Complete, MEDLINE, PsycINFO databases, and Summon Search discovery layer. We screened 2305 articles based on their titles and abstracts, and 465 were sent to full text review, of which 170 were included in our full text extraction. Once the data were extracted, we created emic categories, which emerged from the data, for data that were amenable to categorization (e.g., study setting, intervention type, and outcome type). We developed ten different categories of interventions: art, aromatics, light, multi-component interventions, multisensory rooms, multisensory, music, nature, touch, and taste. Sensory interventions are a standard psychosocial approach to managing the personal expressions commonly experienced by people living with dementia. Our findings can help providers, caregivers, and researchers better design interventions for those living with dementia, to help them selectively choose interventions for particular outcomes and settings. Two areas emerging in the field are nature interventions (replacing traditional "multisensory rooms" with natural environments that are inherently multisensory and engaging) and multi-component interventions (where cognitive training programs are enhanced by adding sensory components).
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».