Challenges in diagnosing dementia in patients with a migrant background - a cross-sectional study among German general practitioners
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnosing dementia, a syndrome affecting 35.6 million people worldwide, can be challenging, especially in patients with a migrant background. Language barriers and language-based diagnostic tools, cultural differences in the perception of the syndrome as well as restricted access to healthcare can influence medical care. For the first time in Germany, this study investigates whether German general practitioners (GPs) feel prepared to meet the diagnostic needs of these patient groups and whether there are challenges and support needs. METHODS: A cross-sectional study among a random sample of 982 general practitioners in Germany was conducted from October 2017 to January 2018 (response rate: 34.5%). A self-developed, written, standardised questionnaire was used. Descriptive statistics as well as multiple logistic regression analyses were performed using data of 326 GPs. RESULTS: Ninety-six percent of GPs reported having experienced barriers at least once. Uncertainties in diagnosing dementia in patients with a migrant background were indicated by 70.9%. There was no significant association between uncertainties in diagnosing dementia and GPs' sociodemographic characteristics. The most frequently reported barriers were language barriers that affected or prevented diagnostics (89.3%) and information deficits in patients with a migrant background (59.2%). Shameful interaction or lack of acceptance of the syndrome was also common (55.5%). A demand for more information about the topic was expressed by 70.6% of GPs. CONCLUSIONS: Public health measures supporting GPs in their interaction with patients with a migrant background as well as information and services for dementia patients are needed. Efforts to facilitate access to interpreting services and to focus on people with a migrant background in healthcare are necessary. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register: DRKS00012503 , date of registration: 05/09/2017 (German Institute of Medical Documentation and Information. German Clinical Trials Register (DRKS) 2017). Clinical register of the study coordination office of the University hospital of Bonn: ID530, date of registration: 05/09/2017 (Universitätsklinikum Bonn. Studienzentrum. UKB-Studienregister 2017).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».