Developing a screening tool and intervention strategy for elder neglect in persons with dementia in primary care: protocol to use a multistep process
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Elder neglect by both informal and formal caregivers is common, particularly among persons with dementia, and has serious health consequences but is under-recognised and under-reported. Persons with dementia are often unable to report neglect due to memory and language impairments, increasing their vulnerability. Screening for elder mistreatment and initiation of intervention in primary care clinics may be helpful, but few evidence-based tools or strategies exist. We plan to: (1) develop a novel primary care screening tool to identify elder neglect in persons with dementia, (2) develop an innovative technology-driven intervention for caregivers and (3) pilot both for feasibility and acceptability in primary care. METHODS AND ANALYSIS: We will use a multistep process to develop a screening tool, including a modified Delphi approach with experts, and multivariable analysis comparing confirmed cases of neglect in patients with dementia from the existing data registry to non-neglected controls. We will develop an evidence-based, technology-driven caregiving intervention for neglect with an expert panel and iterative beta testing. Following the development of the protocol for implementation of the tool and intervention with associated training, we will pilot test both the tool and intervention in older adult patients and caregivers. We will conduct provider focus groups and interviews with patients and caregivers to assess usability and will modify the tool and intervention. These studies are in preparation for a future randomised trial. ETHICS AND DISSEMINATION: Initial phases of this project have been reviewed and approved by the Weill Cornell Medicine Institutional Review Board, protocol #22-06024967, with initial approval on 1 July 2022. We aim to disseminate our results in peer-reviewed journals, at national and international conferences and among interested patient groups and the public.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».