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Enregistrement W4283163556 · doi:10.1017/s0714980822000174

Adapting the Namaste Care Program for Use with Caregivers of Community-Dwelling Older Adults with Moderate to Advanced Dementia: A Qualitative Descriptive Study

2022· article· en· W4283163556 sur OpenAlexafffund
Marie‐Lee Yous, Jenny Ploeg, Sharon Kaasalainen, Carrie McAiney

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensResearch Institute for AgingHamilton Health SciencesUniversity of WaterlooMcMaster University
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésDementiaPsychosocialPsychological interventionGerontologyIntervention (counseling)Family caregiversMedicineQuality of life (healthcare)PsychologyNursingPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family/friend caregivers are highly involved in supporting older adults with dementia who are 65 years of age or older with daily activities, especially when these older adults with dementia are living at home. There is a need for psychosocial interventions for caregivers of older adults with moderate to advanced dementia, as most interventions focus on persons at earlier stages. Namaste Care is a psychosocial, multisensory program intended to enhance quality of life for people with advanced dementia and their caregivers; however, it has not yet been adapted for use in a home setting. In this study, caregivers collaborated in adapting Namaste Care during workshops so that it could be delivered by caregivers of older adults with moderate to advanced dementia at home. Key findings were that Namaste Care resonated with the daily activities of caregivers, but that the intervention required modifications to ensure that it could be tailored to the needs and realities of caregivers and persons with dementia.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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