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Enregistrement W4294877995 · doi:10.1177/14713012221124985

Promoting empowerment for people living with dementia in nursing homes: Development and feasibility evaluation of an empowerment program

2022· article· en· W4294877995 sur OpenAlexfundno aff
Charlotte T. M. van Corven, Annemiek Bielderman, Mandy Wijnen, Ruslan Leontjevas, Peter Lucassen, Maud Graff, Debby L. Gerritsen

Notice bibliographique

RevueDementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZonMwAlzheimer NederlandAlzheimer Society
Mots-clésEmpowermentDementiaNursingGerontologyNursing homesPsychologyMedicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This article describes the development and feasibility evaluation of an empowerment program for people living with dementia in nursing homes. METHODS: Development and feasibility evaluation of the empowerment program was guided by the British Medical Research Council's (MRC) framework. In the developmental phase, we used intervention mapping to develop the theory- and evidence-based intervention. During the feasibility phase, two care teams utilised the program from September to December 2020. We evaluated the feasibility in terms of demand, acceptability, implementation, practicality, integration and limited efficacy. FINDINGS: This study showed that, according to healthcare professionals, the program was feasible for promoting empowerment for people living with dementia in a nursing home. Healthcare professionals mentioned an increased awareness regarding the four themes of empowerment (sense of identity, usefulness, control and self-worth), and greater focus on the small things that matter to residents. Healthcare professionals experienced challenges in involving family caregivers. CONCLUSION: An important step is to take into account the implementation prerequisites that follow from our findings, and to further investigate feasibility, as the use of the program and data collection was hindered by the COVID-19 pandemic. Subsequent research could investigate the effects of the empowerment program.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,372 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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