Improving Exercise Interventions for Older Adults with Dementia: A Qualitative Exploration of Physiotherapists' Knowledge, Attitudes, and Practices
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dementia creates significant challenges to physical activity management in older adults due to progressive cognitive and behavioural impairments. Physiotherapists serve a critical role in designing exercise interventions. However, the lack of standardized dementia-specific training compromises the efficacy of care. Despite evidence on the benefits of physical activity for older adults with dementia (OAwD), the physiotherapists’ knowledge, attitude, and practices (KAP) to meet these specific needs remains unclear. This qualitative study explores the physiotherapists’ KAP in exercise prescription, aiming to identify unmet training needs and inform targeted strategies to optimize therapeutic outcomes for OAwD. MATERIALS AND METHODS: A qualitative approach was used, employing semi structured interviews with 9 physiotherapists experienced in dementia care. Participants were selected through purposive sampling to capture diverse expertise. Data was analysed through thematic analysis uncovering patterns and insights related to KAP and its impact on care delivery. RESULTS: Four central themes emerged: Knowledge (theme 1), attitudes (theme 2), and practices (theme 3 and theme 4). Firstly, physiotherapists emphasized the importance of comprehensive assessments, utilizing tools such as the ‘Timed Up and Go test’ and ‘Montreal Cognitive Assessment’. Secondly, patience and adaptability were highlighted as essential due to cognitive decline associated with dementia. Thirdly, caregiver involvement and education were essential. Fourthly, goal oriented and functional exercises were prioritized. CONCLUSION: Physiotherapists showed a strong understanding of dementia care but highlighted the need for enhanced, specialized training. Addressing these gaps could improve exercise interventions and foster better health outcomes for OAwD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».