Primary Care Management of the Elderly with Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The rising prevalence of Alzheimer’s disease (AD) in Canada demands practical and effective management of AD in the primary care setting. Currently, there is no curative treatment available for AD, which makes its management a challenging task. Therefore, this paper aims to consolidate evidence-based clinical recommendations from current literature for family nurse practitioners (FNPs) to implement when managing AD patients. In this literature review, 26 relevant journal articles from CINAHL Complete, MEDLINE with Full Text, and PubMed were examined. The literature review was guided by this question: What should F¬¬NPs include in their clinical checklist to provide the best evidence-based care when managing patients with AD? Based on the examined literature, 11 essential quality measures were recommended to be included in the clinical checklist, namely, goals and principles of care, dementia education, cognitive and functional status assessments, safety and driving counseling and assessments, nutrition and diet, pharmacological treatment for cognitive symptoms, behavioural and psychological symptoms and managament, concomitant conditions and management, caregiver support, advance care planning and palliative care, and lab and neuroimaging investigations. FNPs and specialists should also review these essential quality measures regularly during the course of disease. In conclusion, the management of AD requires multi-disciplinary involvement and FNPs should follow a systematic management approach when providing family-centred care for AD patients.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».