Education to Improve Dementia Care:
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Dementia often goes undiagnosed. A workshop was developed to provide primary care clinicians with a structured clinical reasoning approach to dementia diagnosis and brain map tool to differentiate type of dementia. The purpose of this study was to examine the impact of this approach on self-perceived changes in knowledge, confidence, and ability to assess and manage memory problems and on self-reported application of learning to clinical practice. METHODS: Participants of 20 workshops (N=392) were invited to complete a reaction survey and of these, participants of 12 consecutive workshops (N=242) were invited to complete a 3-month follow-up survey to assess application of new learning to clinical practice and challenges experienced in doing so. RESULTS: In total, 355 reaction and 108 follow-up surveys were completed. Mean ratings of usefulness reflected that participants considered the clinical reasoning approach and brain map very useful to learning and knowledge transfer. At follow-up, the majority of respondents reported they were more confident (79%) and better able to assess (79%) persons with cognitive impairment and more confident (88%) and better able to manage (86%) persons with cognitive impairment. A number of practice changes and challenges were identified. CONCLUSIONS: These results add to a growing literature on strategies to improve dementia care with effective continuing medical education. A structured clinical reasoning approach to cognitive impairment is effective in improving confidence and ability to assess and manage patients with cognitive impairment, although participants continue to experience challenges in managing this complex condition.
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.
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 | 0,000 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle