Application of the Person-Centered Care to Manage Responsive Behaviors in Clients with Major Neurocognitive Disorders: A Qualitative Single Case Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our study aimed to describe "how" and "why" the person-centered care (PCC) approach was applied within a long-term care (LTC) community to manage responsive behaviors (RBs) in individuals with major neurocognitive disorders. METHODS: A descriptive holistic single case study design was employed in the context of an LTC community in Quebec, using semi-structured interviews and non-participatory observations of experienced care providers working with clients with RBs, photographing the physical environment, and accessing documents available on the LTC community's public website. A thematic content analysis was used for data analysis. RESULTS: The findings generated insight into the importance of considering multiple components of the LTC community to apply the PCC approach for managing RBs, including a) creating a homelike environment, b) developing a therapeutic relationship with clients, c) engaging clients in meaningful activities, and d) empowering care providers by offering essential resources. CONCLUSIONS: Applying and implementing the PCC approach within an LTC community to manage clients' RBs is a long-term multi-dimensional process that requires a solid foundation. CLINICAL IMPLICATIONS: These findings highlight the importance of considering multiple factors relevant to persons, environments, and meaningful activities to apply the PCC approach within LTC communities to manage RBs.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».