Unveiling the Everyday: Ethnographic observation of persons living with dementia in a long‐term care facility in Dubai, United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The behaviours of four residents living with dementia was analysed using ethnographic observation techniques while they were receiving routine care in a long-term care facility in Dubai, United Arab Emirates (UAE). The aim was to investigate if dementia care staff in Dubai are equipped with the right skills and resources to provide person-centred dementia care to people living with dementia. METHOD: The residents were observed during their waking hours from 7:00 to 21:00, for a time-block of five minutes, followed by 10 minutes for note calibration, and another five minutes used for breaks before resuming observation for another block of five minutes. In total, 840 to 870 minutes of data from each resident was recorded and analysed using outputs from ©ATracker and Python on Microsoft Excel. RESULT: Three of the residents spent the majority of their waking hours in a neutral state, showing minimal indicators of sensory stimulation, social engagement, or supervised independence. Self-care practices were low or absent for all but one resident. While inappropriate or antisocial behaviours were rarely observed, the lack of meaningful engagement and proactive care highlights significant gaps in dementia care practices. CONCLUSION: This study lays the groundwork for designing tailored interventions aimed at enhancing current dementia care practices by providing person-centred dementia care and effectively responding to the needs and preferences of people living with dementia.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».