IMPLEMENTING VISUAL VIDEOS AND IMAGES WITH PEOPLE WITH DEMENTIA IN CARE SETTINGS: A SCOPING REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is limited literature on using visual videos and images with people with dementia in care settings. We conducted a scoping review on this topic to fill this literature gap. Our scoping review adopted the Joanna Briggs Institute scoping review methodology. We eventually included eleven papers for the review and conducted the content analysis. We found the facilitators for implementing visual videos and images with people with dementia in care settings: 1. Matching people’s interests 2. Being congruent with people’s cognitive abilities 3. Support from families and staff 4. Using in a group setting. We also found the barriers: 1. Staff is unwilling to support 2. Lack of resources 3. Not congruent with the cognitive or other abilities of the people. We found benefits of using visual videos and images with this population: 1. Encourage expression 2. Facilitate discussions with other people 3. Improve well-being. We also found drawbacks: the potential of arousing negative emotions and memories. We suggest future research should include the voices of people with dementia, staff should be trained to support the people in case negative memories and emotions are aroused, and there should be consideration of using visual videos and images to tackle isolation and loneliness in care settings. With these findings, this scoping review should shed light on implementing visual videos and images in care settings.
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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 | 0,017 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».