Advancing Person-Centered Dementia Care in Long-Term Care Settings: Global Perspectives From Five Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the global population ages, long-term care (LTC) systems across diverse cultural and economic contexts face mounting challenges in providing person-centered dementia care (PCDC). This symposium brings together five studies from five countries, highlighting innovative strategies, workforce-driven facilitation, quality-of-life conceptualizations, behavioral symptom management, and technology-driven interventions in LTC settings. By examining experiences across different healthcare systems, this session offers insights into strengthening dementia care through interdisciplinary, culturally responsive, and sustainable approaches. The first presentation (United States) explores resilience-based strategies that enable LTC staff to uphold PCDC despite resource limitations, identifying organizational, interpersonal, and individual strengths that foster adaptability. The second study (Canada) challenges traditional facilitation frameworks by demonstrating how frontline workers in nursing homes informally drive care innovations, filling gaps between leadership initiatives and direct caregiving. The third presentation (Netherlands) investigates how nursing home administrators conceptualize and promote quality of life (QoL) for persons with dementia, revealing tensions between individualized and community-centered approaches. The fourth study (China) examines agitation in older LTC residents with cognitive impairment, identifying key individual, family, staff, and facility-level factors that contribute to behavioral symptoms. The final presentation (Singapore) evaluates an interdisciplinary telemedicine program aimed at reducing avoidable emergency department visits among nursing home residents, demonstrating how technology can optimize acute care management. Together, these studies provide a comprehensive, cross-national perspective on sustaining and enhancing person-centered dementia care in LTC. They underscore the need for workforce support, culturally informed care strategies, innovative facilitation models, and scalable technology-enabled solutions to improve dementia care across diverse healthcare settings. Common Data Elements for International Research in Residential Long-Term Care Interest Group Sponsored Symposium
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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 | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».