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Enregistrement W4383872373 · doi:10.1093/geront/gnad089

Nursing Home Resident Preferences for Daily Care and Activities: A Latent Class Analysis of National Data

2023· article· en· W4383872373 sur OpenAlexaff
Yinfei Duan, Weiwen Ng, John R. Bowblis, Odichinma Akosionu, Tetyana Shippee

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health Disparities
Mots-clésLatent class modelNursing homesNursingClass (philosophy)PsychologyGerontologyMedicineComputer scienceStatisticsArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Uncovering subgroups of nursing home residents sharing similar preference patterns is useful for developing systematic approaches to person-centered care. This study aimed to (i) identify preference patterns among long-stay residents, and (ii) examine the associations of preference patterns with resident and facility characteristics. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This study was a national cross-sectional analysis of Minimum Data Set assessments in 2016. Using resident-rated importance for 16 preference items in the Preference Assessment Tool as indicators, we conducted latent class analysis to identify preference patterns and examined their associations with resident and facility characteristics. RESULTS: We identified 4 preference patterns. The high salience group (43.5% of the sample) was the most likely to rate all preferences as important, whereas the low salience group (8.7%) was the least likely. The socially engaged (27.2%) and the socially independent groups (20.6%) featured high importance ratings on social/recreational activities and maintaining privacy/autonomy, respectively. The high salience group reported more favorable physical and sensory function than the other 3 groups and lived in facilities with higher staffing of activity staff. The low salience and socially independent groups reported a higher prevalence of depressive symptoms, whereas the low salience or socially engaged groups reported a higher prevalence of cognitive impairment. Preference patterns also varied by race/ethnicity and gender. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Our study advanced the understanding of within-individual variations in preferences, and the role of individual and environmental factors in shaping preferences. The findings provided implications for providing person-centered care in NHs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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