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Enregistrement W4404605963 · doi:10.1177/14713012241300592

A scoping review of dementia education programs to assess for the inclusion of culture

2024· review· en· W4404605963 sur OpenAlexafffundabout
Wendy Hulko, Noeman Mirza, Tracy Christianson, Mahtab Nazemi, Alicia Vicic, Emily I. Bartle

Notice bibliographique

RevueDementia · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensInterior HealthUniversity of WindsorThompson Rivers University
Organismes subventionnairesThompson Rivers University
Mots-clésDementiaInclusion (mineral)PsychologyDiversity (politics)Variety (cybernetics)NursingDuration (music)Medical educationEthnic groupPopulationKnowledge translationMedicineGerontologySociologySocial psychologyKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This scoping review examined literature on dementia education programs (DEPs) for healthcare providers and students. The search was conducted using the Discover! search engine that includes 63 databases. The review included a total of 25 articles that met the eligibility criteria. There were numerous DEPs that varied by frequency and duration, mode of delivery, content, target population, program evaluation measures, and outcomes. Most involved nursing staff and students and took place in Canada, the US, and the UK. The most common delivery mode was a one-time in-person session and a wide variety of topics were covered, both general (e.g., understanding dementia) and specific (e.g., driving, delirium). Twenty different tools were used to measure primarily changes in knowledge and attitudes, with little attention paid to performance and care provision. Only three studies on DEPs focused on culture in terms of race and ethnicity. The implications of this scoping review for education are that DEPs need to meaningfully address culture and culturally safe care in order to respond to the increasing diversity of older adults and care providers. In terms of future research on DEPs, program evaluation must attend to the importance of consistent measures, translation of knowledge to practice, and sustainability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,315
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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