Implementation of Mental Health Huddles on Dementia Care Units
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les comportements réactifs sont communs chez les résidents des unités de soins de longue durée (SLD), mais le personnel en soins directs reçoit peu de formation, de support ou d’opportunités de discuter et de collaborer pour gérer ces comportements. Pour ce projet de recherche-action participative, nous avons utilisé la technique du caucus de santé mentale pour faciliter la discussion et la gestion des comportements réactifs. Nous avons impliqué des membres du personnel en soins directs (p. ex., travailleurs de soutien personnel, infirmières autorisées et auxiliaires autorisées, personnel d’entretient) dans l’apprentissage de l’utilisation des caucus. Ces caucus ont servi de forums pour informer le personnel, résoudre des problèmes et développer des plans d’action centrés sur le client. Cinquante-six caucus ont eu lieu sur une période de 12 semaines, chacun impliquant de deux à sept membres du personnel en soins directs. Des groupes de discussion auxquels ont pris part nos participants ont indiqué une amélioration de la collaboration, du travail d’équipe, du support et de la communication au sein du personnel lors de la discussion de comportements réactifs spécifiques. Les caucus de santé mentale ont offert au personnel en SLD l’opportunité de collaborer et d’aborder des stratégies pour optimiser les soins du client. Des études supplémentaires sur l’impact des caucus sur les soins du client sont nécessaires.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".