Feasibility of Routine Quality-of-Life Assessment in Long-Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maximizing long-term care (LTC) residents' quality of life (QoL) is the primary goal of care. However, most residents have cognitive impairment and care staff time is severely limited, leading to various complexities in measuring QoL. This study developed and assessed the feasibility of an approach to routinely measuring QoL in LTC residents. We used the DEMQOL-CH, a practical, reliable, valid tool, developed in the UK to be completed by care aides to assess QoL in residents with moderate to severe dementia. We recruited 45 care aides in 10 LTC homes in Alberta, Canada who we surveyed on the QoL of 263 residents via video calls. We assessed time to complete; care aide and manager perceived feasibility of completing the DEMQOL-CH; internal consistency and inter-rater reliability of DEMQOL-CH scores; and we conducted cognitive interviews with 7 care aides to assess care aide comprehension of the tool. Time to complete was on average 4 minutes with little variation. Care aides and managers rated using the DEMQOL-CH as highly feasible and valuable. The internal consistency of the DEMQOL-CH score was 0.80. The DEMQOL-CH score inter-rater agreement was 0.73. Cognitive interviews suggested good comprehension overall with some comprehension problems especially in care aides who speak English as a second language. Asking care aides to complete the DEMQOL-CH is highly feasible, requires minor resources, and reliability is high. However, some items caused comprehension and reliability problems. Reasons and possible solutions will be subject to further investigations.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».