Identification and Treatment of Agitation in Nursing Home Settings: Applying the IPA Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With an estimated prevalence of 55%, agitation is particularly common among nursing home residents. The recent International Psychogeriatric Association (IPA) agitation treatment algorithm describes steps for the identification and treatment of agitation across multiple care settings. Method This abstract describes the application of the IPA algorithm to the long‐term care (LTC) setting. Result In the IPA algorithm, nonpharmacologic care is considered first and continued for both treatment and prevention. In LTC residents, nonpharmacologic interventions are a key first step. For agitation in nursing home residents with dementia, the current evidence suggests that group activity based interventions (e.g., recreation therapy), resident interventions (e.g., massage and touch therapy, and music therapy) and multidisciplinary training and care (e.g., person‐centred care) are the most consistently effective nonpharmacologic treatments. There are several caveats that may impact efficacy of interventions. Feasibility and scalability considerations may impact implementation of nonpharmacologic interventions in long‐term care settings. Most interventions require training, implementation, or supervision by external specialized staff. Feasibility of interventions may also be limited by the capabilities of individuals with dementia; sensory impairments and physical disabilities may preclude some residents from participating in interventions such as music therapy or exercise. As such, interventions must be personalized. Data also show that nonpharmacologic interventions that modify the environment or stimulate the senses may be effective for different aspects of agitation in LTC residents with dementia. Pharmacologic care is personalized and guided by the major features of the agitation including when it occurs, severity and whether it represents a danger to self or others. Importantly, recent efforts have evaluated multi‐modal interventions in LTC. Taken in toto, literature to date provides evidence for use of the above mentioned nonpharmacological interventions for mild agitation in long‐term care facilities. Implementing these interventions requires assessment of medical and environmental causes for agitation, ongoing nonpharmacologic intervention and then pharmacologic interventions as necessary. Conclusion Future studies should continue to investigate the long‐term effects of multi‐modal nonpharmacological interventions, alone and in combination with pharmacologic interventions in participants with severe agitation.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».