Moving forward with dementia: an explorative cross-country qualitative study into post-diagnostic experiences
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This explorative cross-country qualitative study aims to describe experiences of receiving a dementia diagnosis and experiences of support following a diagnosis in Australia, Canada, the Netherlands and Poland. METHOD: Qualitative study using projective techniques during online focus groups, online and telephone interviews with people with dementia and caregivers. RESULTS: Twenty-three people with dementia and 53 caregivers participated. Qualitative content analysis revealed five themes; (1) 'Coming to terms with dementia' helped people deal with complex emotions to move forward. (3) 'The social network as a source of support' and (4) 'The challenges and realities of formal support' and impacted 'Coming to terms with dementia'. (2) 'Navigating life with dementia as a caregiver' highlights caregiver burden and was impacted by (4) 'The challenges and realities of formal support'. People were (5) 'Self-caring and preparing for tomorrow' as they focused on maintaining current health whilst planning the future. Despite differences in healthcare and post-diagnostic support systems, there were more similarities across countries than differences. CONCLUSION: Across countries, formal support and support from friends and family are crucial for people with dementia and caregivers to come to terms with dementia and maintain carer wellbeing to ultimately live well with dementia.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».