Staff Training Interventions to Prevent or Reduce Behavioural and Psychological Symptoms of Dementia in Nursing Home Residents: A Mixed Methods Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nursing home (NH) staff mention knowledge deficits regarding the management of behavioural and psychological symptoms of dementia (BPSDs) in residents with neurocognitive disorders (NCDs). Staff training therefore appears to be necessary. However, existing evidence on best training practices and their outcomes remains scattered. This systematic review aimed to (1) identify the best clinical practices and theoretical bases of staff training interventions on BPSD management in NHs and (2) summarize the effects of these interventions on resident and staff outcomes. METHODS: A mixed methods systematic review was conducted. Two nurse researchers independently searched nine electronic databases to identify studies on the efficacy of staff training interventions aimed at BPSD management in NHs, on a variety of resident and staff outcomes. The search was conducted for articles published between 1996 and 2022, using selected keywords, MeSH terms, and predefined eligibility criteria. The methodological quality of the retrieved studies was assessed using JBI checklists. RESULTS: Overall, 39 studies in 47 articles were included. Ten categories of trainings were identified, of which three demonstrated the most promising results on both residents and staff: (1) structured protocols and models, (2) person-centred bathing, and (3) communication techniques. The methodological quality of the retrieved studies was generally weak. Issues with intervention feasibility and reproducibility were also noted. CONCLUSION: Training interventions incorporating structured protocols and models, person-centred bathing, and communication techniques are associated with better staff and resident outcomes. However, there is a strong need for high-quality research to strengthen existing evidence and ensure feasibility and reproducibility.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».