Barriers and facilitators to care for agitation and/or aggression among persons living with dementia in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Agitation and/or aggression affect up to 60% of persons living with dementia in long-term care (LTC). It can be treated via non-pharmacological and pharmacological interventions, but the former are underused in clinical practice. In the literature, there is currently a lack of understanding of the challenges to caring for agitation and/or aggression among persons living with dementia in LTC. This study assesses what barriers and facilitators across the spectrum of care exist for agitation and/or aggression among people with dementia in LTC across stakeholder groups. Methods This was a qualitative study that used semi-structured interviews among persons involved in the care and/or planning of care for people with dementia in LTC. Participants were recruited via purposive and snowball sampling, with the assistance of four owner-operator models. Interviews were guided by the Theoretical Domains Framework and transcribed and analyzed using Framework Analysis. Results Eighteen interviews were conducted across 5 stakeholder groups. Key identified barriers were a lack of agitation and/or aggression diagnostic measures, limited training for managing agitation and/or aggression in LTC, an overuse of physical and chemical restraints, and an underuse of non-pharmacological interventions. Facilitators included using an interdisciplinary team to deliver care and having competent and trained healthcare providers to administer non-pharmacological interventions. Conclusions This study advances care for persons living with dementia in LTC by drawing attention to unique and systemic barriers present across local and national Canadian LTC facilities. Findings will support future implementation research endeavours to eliminate these identified barriers across the spectrum of care, thus improving care outcomes among people with dementia in LTC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».