Nursing Home Resident Preferences for Daily Care and Activities: A Latent Class Analysis of National Data
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 ».