3190 End-of-life dementia care: a qualitative study of the experiences and perceptions of minority ethnic and economically disadvantaged communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dementia is a leading cause of death globally. However, people living with dementia are often underrepresented in specialist palliative care services. Existing research on palliative care for people with dementia frequently fails to include people from minority ethnic groups and those living in poverty. Aims This study explored the experiences and perceptions of end-of-life dementia care among underserved groups in England. The study also investigated how ethnicity, religion, and socioeconomic status influence these experiences. Methods Ten workshops were conducted, involving 29 Experts-by-Experience (EbE) with professional or personal experience of caring for people living with dementia from disadvantaged communities. Qualitative data from these workshops were analysed thematically. Results The findings highlight cultural, socioeconomic, and systemic barriers to accessing quality end-of-life care. Participants noted pervasive fear, stigma, and mistrust surrounding dementia and end-of-life care. Financial concerns were frequently described as major drivers of inequities in care. Conclusions This study reveals that individuals from minority ethnic and disadvantaged communities face significant challenges in accessing equitable, high-quality end-of-life dementia care. Future research should co-create culturally sensitive interventions with these communities to address disparities in care.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».