Voice your values, a tailored advance care planning intervention in persons living with mild dementia: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In the early stage of dementia, persons living with dementia (PLwD) can identify their values and wishes for future care with a high degree of accuracy and reliability. However, there is a paucity of research to guide best practices on how best to incorporate advance care planning (ACP) in older adults diagnosed with mild dementia and therefore only a minority of these individuals participate in any ACP discussions. We developed an intervention called Voice Your Values (VYV) that healthcare professionals can implement to identify and document the values of PLwD and their trusted individuals such as friends or family. Purpose This single-group pre-test and post-test design aimed to determine the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of the VYV intervention. Methods A convenience sample of 21 dyads of PLwD and their trusted individuals were recruited from five outpatient geriatric clinics. The tailored VYV intervention was delivered to the dyads over two sessions using videoconferencing. Results In terms of feasibility, the recruitment rate was lower (52%) than the expected 60%; the retention rate was high at 94%, and the intervention fidelity was high based on the audit of 20% of the sessions. In terms of preliminary efficacy, PLwD demonstrated improvement in ACP engagement ( p = < 0.01); trusted individuals showed improvements in decision-making confidence ( p = 0.01) and psychological distress ( p = 0.02); whereas a minimal change was noted in their dementia knowledge ( p = 0.22). Conclusion Most of the feasibility parameters were met. A larger sample along with a control group, as well as a longitudinal study, are requisite to rigorously evaluate the efficacy of the promising VYV intervention. There is emerging evidence that people living with mild dementia can effectively participate in identifying and expressing their values and wishes for future 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».