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Enregistrement W7055646696

Co-occurring Posttraumatic Stress Disorder Symptoms and Dementia in Veterans Living in Long-Term Care

2021· dissertation· en· W7055646696 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychological interventionHealth carePosttraumatic stressEtiologyQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In older Veterans with dementia, Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) can emerge, re-emerge, or worsen, resulting in negative consequences for Veterans and their families. Once admitted to long-term care (LTC), health care providers can misattribute symptoms associated with the co-occurrence of PTSD and dementia to the behavioural and psychological symptoms of dementia, and this can result in inappropriate interventions. The purpose of this research is to explore how the co-occurrence of PTSD symptoms and dementia is understood and identified in Veterans living in LTC. Methods: This dissertation consisted of three studies. The first study was a scoping review that examined how the relationship between PTSD and dementia in Veterans has been described in the literature. In study two, multiple case studies were conducted to understand co-occurring PTSD symptoms and dementia in Veterans in two LTC facilities in Canada. The third study used a qualitative descriptive approach to explore how health care providers in Canada have learned to identify co-occurring PTSD symptoms and dementia in Veterans. Results: PTSD and dementia in Veterans is an emerging area of research that is focused on understanding the etiology underlying the relationship, the symptomatic expression of PTSD and dementia, and the implications on health care providers, treatment, and resources. Case studies revealed that co-occurring PTSD symptoms and dementia are recognized as different than dementia alone, but these differences are highly nuanced and result in greater care challenges. Effective interventions are tailored to address specific symptoms. Moreover, health care providers recognize differences in co-occurring PTSD iii symptoms and dementia from dementia alone and tailor their care approach to specific symptoms, instead of using usual care strategies for dementia. Conclusion: The results of this dissertation contribute foundational information about co-occurring PTSD and dementia symptoms, highlight important identification issues, inform potential interventions and educational needs of health care providers, and inform future research to enhance the identification of co-occurring PTSD symptoms and dementia in Veterans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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