‘I have never bounced back’: resilience and living with dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This work responds to the limited research about resilience when living with dementia and develops a conceptual model to inform service development and healthcare practices for this population. METHODS: = 11) generated a combined sample of 87 people living with dementia and their carers, including those affected by rare dementias to explore their lived experiences. An existing framework of resilience developed in other populations served as the starting point to analyse and synthesise the findings, inspiring a new conceptual model of resilience unique to the experience of living with dementia. RESULTS: The synthesis suggests resilience encompasses the daily struggles of living with a dementia; people are not flourishing, thriving or 'bouncing back', but are managing and adapting under pressure and stress. The conceptual model suggests resilience may be achieved through the collective and collaborative role of psychological strengths, practical approaches to adapting to life with dementia, continuing with hobbies, interests and activities, strong relationships with family and friends, peer support and education, participating in community activities and support from healthcare professionals. Most of these themes are not reflected in resilience outcome measures. CONCLUSIONS: Practitioners adopting a strengths-based approach utilising the conceptual model at the point of diagnosis and post-diagnosis support may help individuals achieve resilience through appropriately tailored services and support. This 'resilience practice' could also extend to other degenerative or debilitating chronic conditions a person faces in their life course.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».