National Dementia Strategies: What Should Canada Learn?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order to provide appropriate care for the aging population, many countries are adopting a National Dementia Strategy (NDS). On June 22, 2017, Canada announced it will become the 30th country to launch a NDS. In light of this announcement and as Canada prepares to develop its own NDS, we conducted this review to examine and compare the NDSs of the other previous 29 countries with Canadian government's policies to date. METHODS: NDSs were compared according to their major priorities. The primary endpoints were the framework conditions and key actions outlined in the strategies. Secondary endpoints included the years active, involvement of stakeholders, funding, and implementation. RESULTS: We were able to review and compare 25 of the 29 published NDSs. While the NDSs of each country varied, several major priorities were common among the strategies-increasing awareness of dementia, reducing its stigma, identifying support services, improving the quality of care, as well as improving training and education and promoting research. CONCLUSIONS: This review comprehensively lists and compares the NDSs of different countries. The results should be of great interest to policy-makers, health-care professionals and other key stakeholders involved in developing Canada's forthcoming NDS. We hope that policy-makers in Canada can review other NDSs, learn from their example, and develop an effective NDS for our country.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».