Exploring Rural Family Physicians’ Challenges in Providing Dementia Care: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Cinq cent soixante-quatre mille Canadiens sont actuellement atteints de démence. Ce nombre continuera de s’accroître avec le vieillissement de la population. Les médecins de famille jouent un rôle important dans le diagnostic et la gestion des patients avec démence. Bien que des recherches aient montré les perspectives des médecins de famille dans les soins liés à la démence en milieu urbain, les connaissances associées aux défis dans les régions rurales sont encore très limitées. Cette étude visait à explorer les expériences des médecins de famille qui dispensent des soins à des patients avec démence dans des régions rurales en Alberta (Canada). Trois groupes de discussion semi-structurés comprenant 16 médecins de famille ont été organisés afin d’évaluer les barrières et les facilitateurs dans la prestation de soins à des personnes avec démence de trois communautés rurales. Les questions des groupes de discussion ont été élaborées selon le modèle duTheoretical Domains Framework(TDF) et ont été analysées selon cette approche-cadre. Les compétences des médecins, leurs opportunités et leur motivation semblent jouer des rôles majeurs dans les soins destinés à ces patients. Ces résultats de recherche pourraient être utilisés pour améliorer la qualité des soins en milieu rural pour les patients atteints de démence.
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 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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».