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Enregistrement W4312103724 · doi:10.1093/geroni/igac059.2280

PERSON-CENTERED LANGUAGE-BASED STRATEGIES USED BY HOME CARE WORKERS WHO CARE FOR PERSONS LIVING WITH DEMENTIA

2022· article· en· W4312103724 sur OpenAlexaff
Reanne Mundadan, Marie Y. Savundranayagam, J. B. Orange, Laura L. Murray

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCLARITYConversationReciprocity (cultural anthropology)Augmentative and alternative communicationPsychologySet (abstract data type)NegotiationNursingMedicineSocial psychologyComputer scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several studies recommend language-based strategies for communication with persons living with dementia. Language-based strategies improve coherence, clarity, reciprocity, and continuity of interactions. Person-centered communication (PCC) strategies are the gold standard, including facilitation, recognition, validation, and negotiation. Only one study has examined the overlap between language-based strategies and PCC in long-term care. Little is known about which language-based strategies support PCC in home care. Accordingly, this study investigated the overlap between language-based strategies and PCC in home care interactions. Conversation analysis of 30 audio-recorded routine care interactions between home care workers and persons living with dementia was conducted. The overlap between communication-units coded for PCC and 33 language-based strategies was analyzed. Of 11,347 communication-units, 2,664 overlapped with PCC. For facilitation, 21% were yes/no questions and 15% were announcements of action/intent. For recognition, 25% were yes/no questions and 22% were affirmations. For validation, the majority (81%) of communication-units were affirmations and positive feedback. Finally, for negotiation, 60% of communication-units were yes/no questions. This is the first study examining naturalistic interactions between home care workers and persons living with dementia. The findings highlight the person-centeredness of language-based strategies. Yet only six of 33 language -based strategies occurred in the top 50% of overlapping communication-units. Home care workers in this study use a uniform set of person-centered language-based strategies, illustrated by the frequent use of yes/no questions overlapping with most PCC indicators. Our findings emphasize the need for training among home care workers in the use of diverse language-based strategies that are potentially person-centered.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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