A qualitative study on virtual reality and psychosocial needs of residents living with dementia in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Virtual reality (VR) holds significant potential to address the psychosocial needs of residents living with dementia in long-term care (LTC) settings. This study employed a qualitative research approach, guided by Kitwood's person-centred care approach - personhood theory, to explore how VR can support the well-being of residents living with dementia. Methods: Conducted at three LTC homes in Vancouver, Canada, our team collected and analysed qualitative data through conversational interviews, observations, and feedback from 33 residents, 21 staff and three family members. Results: We identified six themes that illustrate how VR supports residents' well-being and psychosocial needs: (1) VR offers meaningful experiences; (2) VR promotes the sense of continuity of self and identity in the past; (3) VR fosters social connections in long-term care; (4) VR involves family in care; (5) VR provides comfort and a pleasant virtual environment; and (6) VR engages residents in later stages of dementia and diverse needs. VR enables residents to engage in activities beyond physical boundaries, evokes reminiscence, fosters social connections, and provides a sense of comfort. Conclusion: This study emphasizes the interactive components of VR content and the involvement of family members in VR sessions, leading to meaningful experiences that enhance the residents' comfort and attachment. Overall, VR shows promise as a tool for enhancing the psychosocial well-being of residents living with dementia in LTC, advocating for continued research and advancements in this field.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».