What is helpful in everyday living with dementia at home? Learning from families’ diverse scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the population ages and the prevalence of dementia increases, caring for a relative living at home with dementia has become a reality for many families worldwide. Studies have shown that families are confronted with diverse difficulties as they try to address the challenges involved in providing care. By understanding how they manage daily life, formal service providers become better equipped to meet the diverse needs of these families. Learning how families live with memory loss and cognitive changes calls for an understanding of the shared context surrounding the person, including the collective of people, and their connections. With the research method of ethnographic case study, we followed eight families living at home with dementia for two years. All participants had been placed on a waiting list for a specialised dementia day care programme. The analysis presented here is based on three cases which reflect widely different experiences and situations. We describe how these families dealt with their daily living at home, if and how they made use of the formal support available and what approaches they found helpful for improving their lives. The results show how the persons living with dementia and their care-givers drew on the collective of their backgrounds, surroundings and available support. With diverse arrangements, families tried to find ways to make their daily lives work out. But constant re-arrangement was necessary. This knowledge could be a central learning point for formal service to build on. While systematic or routine procedures in service provision can be helpful, time and space must be provided for professionals to understand families' different practices, so that they can provide family-centred support.
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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 | 0,000 | 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 ».