Cultural Adaptations of Evidence-Based Interventions in Dementia Care: A Critical Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
Cultural adaptation is essential for ensuring that interventions are relevant and effective across diverse sociocultural contexts. However, little is known about how these adaptations are conducted and whether they follow structured, evidence-based frameworks. This review critically evaluated how dementia-related interventions have been culturally adapted and assessed the extent to which these adaptations align with the three-step process outlined in the Integrated Strategy for Cultural adaptation of Evidence-Based Interventions. A total of 19 cultural adaptations reported in 23 publications were identified from PubMed, PsycINFO, CINAHL, and Scopus. Of the included interventions, six targeted behavioral and psychological symptoms of dementia, one addressed both people with dementia and their caregivers, and the remainder focused on informal caregivers. All adaptations were guided by structural frameworks and aligned mostly with the integrated strategy for cultural adaptation. Common adaptation processes included stakeholder engagement through focus group, pilot testing, and review and refinement. However, communities were not engaged in intervention selection, a critical gap in ensuring cultural relevance. Although many studies preserved core components, post-adaptation fidelity checks were not conducted in some of the studies. Future adaptations should prioritize stakeholder engagement in intervention selection and incorporate fidelity assessments to maintain both cultural fit and intervention integrity.
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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 | 0,056 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».