Facilitators, barriers, and impacts to implementing dementia care training for staff in long-term care settings by using fully immersive virtual reality: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background The increasing ageing population highlights the urgent need for enhanced dementia care training among formal caregivers. Virtual reality technology has emerged as an innovative tool to address this challenge, offering potential improvements in training outcomes. This scoping review focuses on identifying the barriers, facilitators, and impacts of implementing fully immersive VR training programs for dementia care among staff in long-term care facilities. Method The Consolidated Framework for Implementation Research informed our searching strategies and data analysis. Following the Joanna Briggs Institute methodology and PRISMA-ScR guidelines, this review included both published and unpublished studies. A systematic search of CINAHL, MEDLINE, Embase, Scopus, Web of Science, and ProQuest databases yielded 469 publications, with nine articles meeting the inclusion criteria. These studies, published in English between 2015 and 2024, involved 362 formal caregivers with a mean age ranging from 44.7 to 65 years. VR interventions were found to foster empathy (through first-person perspectives) and to help participants recognize triggers of responsive behaviors and apply solutions (via second-person and third-person perspectives). Results Most barriers and facilitators were associated with the innovation domain. The primary barriers included simulation sickness, uncomfortable headsets, and limited immersive, interactive, and embodied experiences. Key facilitators were technical advantages, highly immersive, interactive, and embodied experiences, a safe training environment, individual attributes, and the provision of orientation and support during training. The VR training programs demonstrated the potential to impact caregiving at multiple levels, including initial reactions, learning (knowledge, skills, and attitudes), behavioral changes, and broader systemic outcomes. Conclusion This scoping review maps out the current landscape of VR training for healthcare professionals. Future research should continuously improve the VR training experience by investigating the impact of VR training on dementia care outcomes, such as caregiver-resident interactions. By addressing the barriers and leveraging the facilitators, VR training can be successfully implemented to enhance the quality of care and wellbeing of residents living with dementia in long-term care homes.
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 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 | 0,032 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».