The perceived impacts of using dementia-friendly videos to support the psychosocial needs of people with moderate to severe dementia in care settings: A qualitative exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This exploratory qualitative study examines the perceived impacts of using dementia-friendly videos as a digital assistive technology to support the psychosocial needs of people with moderate to severe dementia in care settings. Methods: The study was conducted in a hospital and a long-term care home in Vancouver, Canada. Data were primarily collected through interviews and focus groups with 19 healthcare providers, supplemented by observational interviews with 15 patients/residents. The person-centred care approach guided the analysis. Findings: Seven key themes emerged: (a) providing comfort, (b) connecting with the person's interests and backgrounds, (c) building relationships, (d) promoting engagement and interaction, (e) facilitating activities of daily living, (f) having a sense of community, and (g) facilitating the impacts using appropriate technological equipment. Conclusion: The themes reflected the five psychosocial needs suggested by the person-centred care framework: comfort, identity, attachment, occupation, and inclusion. Our findings extend this framework by highlighting the importance of cultural connection as an integral part of identity to enhance the impact of the videos. Additionally, this study highlights the significance of using appropriate technological equipment to amplify the impact of the videos, which may require organizational support. This study sheds light on research and practice for further development and use of dementia-friendly videos in care settings.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».