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Enregistrement W4284880176 · doi:10.1177/14713012221113191

Volunteers’ experiences building relationships with long-term care residents who have advanced dementia

2022· article· en· W4284880176 sur OpenAlexafffund
Rebeca F Pereira, Ivy Myge, Paulette V. Hunter, Sharon Kaasalainen

Notice bibliographique

RevueDementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDementiaThematic analysisLong-term careFocus groupPsychologyEmpathyGriefHealth careNursingGerontologyMedicineQualitative researchPsychiatryDiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare volunteers make important contributions within healthcare settings, including long-term care. Although some studies conducted in long-term care have shown that volunteers contribute positively to the lives of people living with advanced dementia, others have raised questions about the potential for increasing volunteers’ involvement. The purpose of this study is to understand volunteers’ perspectives on their work and relationships with long-term care residents with advanced dementia. A total of 16 volunteers participated in semi-structured interviews about their experiences. Interview data were analyzed using an inductive approach to thematic analysis. In this analysis, a central concept, relationships in dementia care volunteering, enveloped four related themes: mutuality and empathy as the foundation for dementia care relationships with residents, family as the focus of volunteer relationships, relationships shaped by grief, and staff support for volunteer relationships. We conclude that in long-term care settings, volunteer roles and relationship networks are more robust than they are often imagined to be. We recommend that long-term care providers looking to engage volunteers consider training and supporting volunteers to cultivate relationships with residents, family, and staff; navigate experiences of loss; and be considered as members of dementia care teams.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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