MONTESSORI METHODS FOR DEMENTIA™ IN ONTARIO LONG-TERM CARE HOMES: STAFF PERCEPTIONS OF FACTORS AFFECTING IMPLEMENTATION
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Research shows that Montessori-based activities can help address responsive behaviours experienced by persons with dementia by increasing their participation in and enjoyment of daily life. The purpose of this study was to investigate staff perceptions of factors that affect the implementation of Montessori Methods for Dementia™ (MMD) in Ontario long-term care (LTC) homes. Methods: Qualitative data was obtained during semi-structured telephone interviews with 17 participants who were putting MMD into practice in Ontario LTC homes. The study was guided by a political economy of aging perspective using thematic analysis to elucidate the various factors that affected the implementation of MMD. Results: Several themes emerged from the data: Regulating and Funding Medical Practices; Shifting Practice Amidst Resistance to Change; Educating and Understanding; Seeing Results is Believing; Being Supported; (Re-)Connecting People and Passions; and Improving Residents’ Quality of Life. Barriers such as insufficient funding and negative attitudes toward activities and MMD reinforced a task-oriented biomedical model of care, whereas various forms of support and understanding helped put MMD into practice as a person-centred program, which improved the quality of life of residents with dementia, staff and family members. Conclusions: The results from this research can help ensure that MMD are as practical and easy to implement as possible despite perceived barriers so that persons with dementia in LTC and their partners in care can have a good quality of life. The findings include suggestions for future research, reducing staff hierarchies and ensuring there is sufficient organizational, financial, educational, and personal support.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».