Addressing the strengths and gaps in education and training for long term care staff who provide direct care to individuals living with dementia
Notice bibliographique
Résumé
The number of residents living with dementia in long term care continues to grow as the prevalence of dementia in the population increases. Caring for individuals with dementia presents additional challenges for family members who may remain involved in their care and for long term care nursing staff who provide their direct care. Providing quality dementia care requires adequate staff education and training. The purpose of this study is to address the need to better educate and train staff who provide direct care to residents living with dementia in long term care. This was done by conducting a qualitative study within one long term care facility in the Winnipeg, Manitoba area. The researcher explored what training currently exists for long term care staff members in this facility who provide direct care to individuals living with dementia, what issues or gaps were perceived by staff and family members in the current provision of dementia education and training, and how the provision of education and training can be improved to provide maximum benefit to the staff, residents, and family members. For the purpose of this thesis, “long term care” refers to the care that older adults living with dementia receive who reside in nursing facilities and who can no longer be cared for in their homes or within the community. The results of this research indicated that there are areas where education and training is thriving but many areas in need of further development.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».