Knowledge and Perception of caregivers on therapeutic gardens in Elderly care homes in Lagos Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gardening can be an activity that promotes overall health and quality of life, physical strength, fitness, flexibility, cognitive ability, and socialization [1]. Horticulture therapy employs plants and gardening activities in therapeutic and rehabilitation activities and could be utilized to improve the quality of life of the worldwide aging population [2]. In Nigeria families mainly provide support for their elderly ones [3], however, some families are gradually accepting the concept of care‐homes. Such care‐homes are in scarce supply and the available ones are operated by the private sector amidst limited resources. An appraisal of the availability of gardens in care‐homes showed that garden and gardening activities are mostly utilized in high‐income countries (HIC). However, the potential benefits of gardening activity are less well understood by related stakeholders in low‐ and middle‐income countries (LMICs) [4]. There is a dearth in the literature on the health impact of gardening in LMICs, thus the unavailability and lack of awareness of STH gardens in LMICs [4]. This study is an aspect of a social therapeutic horticulture project in two identified care homes in Lagos Nigeria. The study accesses the knowledge of caregivers and the management of STH gardens and the perceived need for such gardens in their respective homes. Utilizing online surveys and interviews for data collection. Currently, the study is ongoing, and ethical approval is being sourced. We aim to conclude the study before the scheduled 2023 AAIC conference. References 1. Wang, D., & MacMillan, T. (2013). The benefits of gardening for older adults: a systematic review of the literature. 2. Detweiler, M. B., Sharma, T., Detweiler, J. G., Murphy, P. F., Lane, S., Carman, J., & Kim, K. Y. (2012). What is the evidence to support the use of therapeutic gardens for the elderly? 3. Dokpesi, A. O. (2015). The future of elderly care in Nigeria: borrowing a leaf from a foreign land. 4. Ainamani, H. E., Bamwerinde, W. M., Rukundo, G. Z., Tumwesigire, S., Kalibwani, R. M., Bikaitwaho, E. M., & Tsai, A. C. (2021). Participation in gardening activity and its association with improved mental health among family caregivers of people with dementia in rural Uganda.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».