The Baycrest Quick‐Response Caregiver Tool: a Mixed Methods Study in Long‐Term Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropsychiatric symptoms of dementia (NPS) are common and have negative impacts on health care costs, caregivers, and on quality of life. Behavioural interventions are considered first line for the management of NPS and novel interventions are required. The Baycrest Quick-Response Caregiver Tool (BQRCT) assists the caregiver to manage NPS in real time. This the tool has been studied in community-based family caregivers with positive results. The current study examined a new version of the tool for health care professionals in long-term care (LTC) and assessed its utility and feasibility using mixed-methodology. METHOD: The online training module involved an educational video about NPS, and instructional videos with actors to demonstrate how the tool is used, in addition to an instruction manual and pocket guide. Participants completed the pre-survey, the training module, and post-surveys immediately following the training, and after 4 weeks. Survey data included demographics, face-valid Likert questions for program impact, and feasibility questions. RESULT: Participants were recruited from 5 LTC homes. The BQRCT was found to be useful and respondents reported that they would recommend it to other staff. At 4 weeks post intervention, participants reported that their interactions with residents improved as a result of viewing the BQRCT. The qualitative analysis revealed that the tool was informative, practical, and reflected realistic scenarios. Participants found the tool to be easy to understand and use, and it allowed participants to develop empathy through self-reflection. CONCLUSION: The BQRCT was found the be feasible and of utility in the LTC setting. The training module was found to be easy to use and fostered empathy in formal caregivers.
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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 | 0,042 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».