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Enregistrement W2728525437 · doi:10.1093/geroni/igx004.4837

NATIONAL ALZHEIMER’S PLANS AND INITIATIVES: LESSONS LEARNED FROM IMPLEMENTATION

2017· article· en· W2728525437 sur OpenAlexaffabout
Howard Bergman, Isabelle Vedel

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaSpecialtyBlueprintMedicineHealth careDiseaseScale (ratio)Public healthBaby boomersNursingBusinessGerontologyPolitical scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer disease and related disorders have been recognized as a public health priority by WHO. Almost 20% of Baby-Boomers will suffer from Alzheimer’s disease (AD) and related disorders during their lifetime. With the increasing number of older persons, Alzheimer’s disease continues to be a major global public health issue. This will be even more imperative with the advent in the coming years of biomarkers and disease modifying medications. Central to all these efforts is the objective to provide access to personalized, co-ordinated assessment and treatment services for people with AD and their caregivers. Many jurisdictions across the world have developed initiatives to improve care of persons with dementia while some have actually adopted and implemented Alzheimer plans, with major efforts to develop and implement innovative collaborative care policies and models to improve early detection, access and care for patients and their caregivers. The French plan is focused on specialty care while plans in Canada and Israel as well as initiatives in the USA are anchored in primary medical care. The objectives of this symposium are to: 1) discuss the key characteristics of initiatives and policies implemented in Canada, USA, France and Israel; 2) present data on the impact of these initiatives, models of care and policies on the detection, diagnosis, treatment of dementia, continuity of care, quality of follow-up, coordination between primary care and specialty care, satisfaction; 3) examine policies implementation strategies and identify key factors for successful development and large scale implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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