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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».