Development of a multi‐component intervention to promote sleep in older persons with dementia transitioning from hospital to home
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitalised older persons with dementia are commonly discharged with intensified sleep disturbances. These disturbances can impede the recovery process. Nurses are well-positioned to assist persons with dementia and their family caregivers in managing sleep disturbances during the transition from hospital to home. OBJECTIVES: To describe the development of a multi-component intervention to promote sleep. METHODS: We applied three stages of the intervention mapping method to develop a non-pharmacological, multi-component sleep intervention. The first stage involved a review of the literature to generate an understanding of the determinants of sleep disturbances experienced by persons with dementia in hospital and home settings. The second stage consisted of a literature review to identify therapies for managing commonly reported determinants of sleep disturbances. The third stage entailed delineation of the intervention components. RESULTS: The most common determinants of sleep disturbances experienced by persons with dementia in hospital and home settings were: physiological changes associated with ageing, sleep environments non-conducive to sleep, limited exposure to light and engagement in physical activity, stress and sleep-related beliefs and behaviours. Therapies found effective included: light therapy, physical activity therapy, sleep hygiene, and stimulus control therapy. These therapies were integrated into a multi-component sleep intervention to be provided using the teach-back technique, during and following hospitalisation. DISCUSSION: Consistent with the principles of patient engagement, the multi-component sleep intervention will be evaluated for its acceptability and feasibility. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The intervention has potentials to improve sleep during the transition from hospital to home.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».