A five-step approach for developing and implementing a Rural Primary Health Care Model for Dementia: a community–academic partnership
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study is aimed at developing a Rural Primary Health Care (PHC) Model for delivering comprehensive PHC for dementia in rural settings and addressing the gap in knowledge about disseminating and implementing evidence-based dementia care in a rural PHC context. BACKGROUND: Limited access to specialists and services in rural areas leads to increased responsibility for dementia diagnosis and management in PHC, yet a gap exists in evidence-based best practices for rural dementia care. METHODS: Elements of the Rural PHC Model for Dementia were based on seven principles of effective PHC for dementia identified from published research and organized into three domains: team-based care, decision support, and specialist-to-provider support. Since 2013 the researchers have collaborated with a rural PHC team in a community of 1000 people in the Canadian province of Saskatchewan to operationalize these elements in ways that were feasible in the local context. The five-step approach included: building relationships; conducting a problem analysis/needs assessment; identifying core and adaptable elements of a decision support tool embedded in the model and resolving applicability issues; implementing and adapting the intervention with local stakeholders; and sustaining the model while incrementally scaling up. RESULTS: Developing and sustaining relationships at regional and PHC team levels was critical. A comprehensive needs assessment identified challenges related to all domains of the Rural PHC Model. An existing decision support tool for dementia diagnosis and management was adapted and embedded in the team's electronic medical record. Strategies for operationalizing other model elements included integrating team-based care co-ordination into the decision support tool and family-centered case conferences. Research team specialists provided educational sessions on topics identified by the PHC team. This paper provides an example of a community-based process for adapting evidence-based practice principles to a real-world setting.
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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 | 0,076 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».