Dementia in rural settings: a scoping review exploring the personal experiences of people with dementia and their carers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rural areas tend to be inhabited by more older people and thus have a higher prevalence of dementia. Combined with lower population densities and more sparse geography, rural areas pose numerous barriers and costs relating to support and resource provision. This may leave people with dementia in rural places at a significant disadvantage, leading to a heavy reliance on informal support networks. The present study explores the personal experiences of people living with dementia and carers living in rural areas, seeking to discover both benefits and challenges, as well as recommendations within the literature for improving the lives of those affected by dementia in rural areas. A scoping review following the framework of Arksey and O'Malley identified 60 studies that describe or discuss the personal experience of dementia (either by the person with dementia or carer), in relation to living in rural or remote geographical areas. Four overarching themes were derived, namely the possible benefits of living in a rural community (supportive rural communities), sources of strength described by people affected by dementia in rural areas (managing and coping), detrimental aspects of living in a rural community (rural community challenges) and difficulties with dementia care services. Three further themes yielded recommendations for improving the experience of dementia in rural areas. This review highlights some potential opportunities related to living in rural areas for people living with dementia. These often come with parallel challenges, reflecting a delicate balance between being well-supported and being in crisis for those living in rural areas. Given the limited access to formal services, supporting people with dementia in rural areas requires input and innovation from the people, organisations and services local to those communities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».