Ensuring the Success of Interprofessional Teams: Key Lessons Learned in Memory Clinics
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Cliniques de mémoire en soins de santé primaires suscitent un intérêt croissant, car elles offrent la possibilité d’améliorer le diagnostic et le traitement de la démence. En Ontario, plus de 30 établissements de soins primaires ont participé à un programme de formation visant à aider les participants à établir une clinique de mémoire indépendante dans leur milieu de pratique. Cet article présente les principales leçons acquises dans la mise en oeuvre de ces cliniques sur la base d’une étude qui a utilisé une méthodologie d’entrevue avec les membres des équipes de cliniques de mémoire et a identifié les facteurs favorables, les défis et les recommandations pour la soutenabilité. L’accès à la formation qui facilite le transfert des connaissances et soutient les changements dans la pratique, la collaboration interprofessionnelle, et le soutien de l’infrastructure en cours était d’une importance capitale. Des suggestions pour la mise en place de cliniques et de renforcement des capacités continues ont été identifiés. Les leçons apprises sont applicables à la mise en oeuvre d’autres modèles de prise en charge des maladies chroniques dont le but est la gestion des soins de santé primaires de maladies chroniques complexes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».