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Record W11087193 · doi:10.25365/thesis.16049

Der ambulante Arbeitsalltag mit demenzkranken Menschen

2011· article· de· W11087193 on OpenAlexvenueno aff
Karin Havel-Siegert

Bibliographic record

VenueCanadian journal of nursing leadership · 2011
Typearticle
Languagede
FieldHealth Professions
TopicSocial and Demographic Issues in Germany
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGynecologyPolitical scienceMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die vorliegende Diplomarbeit untersucht, wie Beschäftigte aus dem Bereich der ambulanten Pflege und Betreuung ihren Arbeitsalltag mit demenzkranken Menschen erleben und diesen bewältigen. Um die Sichtweise der Pflegenden zu erforschen wurden insgesamt 15 Interviews mit diplomierten Gesundheits- und Krankenpflegepersonen, PflegehelferInnen und HeimhelferInnen durchgeführt und mittels der Qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring ausgewertet. Die wichtigsten Erkenntnisse der Untersuchung sind, dass die Pflegenden die häusliche Versorgungsform als besonders positiv für demenzkranke Menschen ansehen, obwohl sie auch einige Herausforderungen im Umgang mit den Erkrankten geschildert haben. Erschwerend im Arbeitsalltag mit demenzkranken Menschen wirken sich vor allem die ungünstigen Rahmenbedingungen aus. Ein enormer Zeitdruck, zu wenig Betreuungskontinuität sowie eine unzureichende Ausbildung über Demenz und den Umgang mit demenzkranken Menschen wirken sich hinderlich auf die Qualität der Pflege und die damit verbundene Lebensqualität der Erkrankten aus. Aber auch die Zusammenarbeit mit den Angehörigen wird von vielen Pflegenden als belastend empfunden Viele pflegende Angehörige wissen nur wenig über die Erkrankung Bescheid und benötigen aufgrund der enormen Belastungen durch die Pflege emotionale Unterstützung und Zuwendung. Für eine erfolgreiche Bewältigung des ambulanten Arbeitsalltags mit demenzkranken Menschen wären deshalb ein erhöhter Zeitrahmen, mehr Betreuungskontinuität sowie eine bessere Ausbildung für die Pflegenden wünschenswert. Zudem wäre es wichtig, den Fokus nicht nur auf die Erkrankten, sondern auch auf die Angehörigen zu richten und ihre Kompetenzen zu stärken.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.061

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.376
GPT teacher head0.385
Teacher spread0.009 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
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