EXPLORING THE IMPACT OF AN EBOOK CLUB PROGRAM ON APATHY AMONG OLDER CANADIANS IN LONG-TERM CARE: A FEASIBILITY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Apathy is a common and persistent problem among older people in institutional settings. Research has shown that apathy can lead to rapid decline in cognitive status, serious functional impairments and decrease in the life span of those affected, yet it is under-researched, and under-managed. The aim of this study was to explore ways by which apathy can be mitigated in this population using eReader technology during book club program implementation. We recruited participants from various long-term care facilities (N=18) and each participants took part in semi-structured interviews, and self-reported apathy assessment both at the start and end of the program. We tracked engagement in the eBook club and time commitment to reading using a logbook. The findings suggest that older people, including persons with mild to moderate dementia, are open to adopting new technologies and the use of eReaders during book club programs is feasible for long term care facilities. Overall, we found that the use of eReader technology is a safer and more effective way of delivering book club program to older people in long term care facilities particularly during pandemic such as COVID 19 as they are easy to disinfect in comparison to physical books. We recommend that long term care staff should adapt eReaders into their existing book club or literacy programs and consider utilizing it as a strategy to prevent or manage apathy in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».