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Enregistrement W4281898899 · doi:10.1111/jgs.17910

Elderspeak communication and pain severity as modifiable factors to rejection of care in hospital dementia care

2022· article· en· W4281898899 sur OpenAlexaff
Clarissa Shaw, Caitlin Ward, Jean Gordon, Kristine Williams, Keela Herr

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSigma Theta Tau InternationalMidwest Nursing Research SocietyNational Institute of Nursing ResearchCollege of Nursing, University of Iowa
Mots-clésMedicineDementiaGerontologyMEDLINEIntensive care medicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Rejection of care (RoC) occurs when persons living with dementia (PLWD) withstand or oppose the efforts of their caregiver. Improvements in hospital dementia care are needed, and one way to address this need is by identifying factors that lead to RoC, particularly those that are modifiable. Elderspeak communication is an established antecedent to RoC among PLWD in nursing homes. The purpose of this study was to extend these results to acute care settings by determining the impact of elderspeak communication by nursing staff on RoC by hospitalized PLWD. Methods Care encounters between nursing staff and PLWD were audio‐recorded, transcribed verbatim, and coded for semantic, pragmatic, and prosodic features of elderspeak. RoC behaviors was scored in real‐time using the Resistiveness to Care Scale. A Bayesian repeated‐measures hurdle model was used to evaluate the association between elderspeak and both the presence and severity of RoC. Results Eighty‐eight care encounters between 16 PLWD and 53 nursing staff were audio‐recorded for elderspeak and scored for RoC. Nearly all (96.6%) of the encounters included some form of elderspeak. Almost half of the care encounters (48.9%) included RoC behaviors. A 10% decrease in elderspeak was associated with a 77% decrease in odds of RoC (OR = 0.23, 95% CI = 0.03, 0.68) and a 16% decrease ( 0.84, CI = 0.73, 0.96) in the severity of RoC. A one‐unit decrease in pain severity was associated with 73% reduced odds of RoC (OR = 0.27, CI = 0.12, 0.45) and a 28% decrease ( 0.72, CI = 0.64, 0.80) in the severity of RoC. Conclusions Both elderspeak by nursing staff and RoC by PLWD are present and pervasive in acute care. Pain and elderspeak are two modifiable factors of RoC in hospitalized PLWD. Person‐centered interventions are needed that address communication practices and pain management for hospitalized PLWD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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