Quality assurance as a foundational element for an integrated system of dementia care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many countries are developing primary care collaborative memory clinics (PCCMCs) to address the rising challenge of dementia. Previous research suggests that quality assurance should be a foundational element of an integrated system of dementia care. The purpose of this paper is to understand physicians' and specialists' perspectives on such a system and identify barriers to its implementation. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The authors used interviews and a constructivist framework to understand the perspectives on a quality assurance framework for dementia care and barriers to its implementation from ten primary care and ten specialist physicians affiliated with PCCMCs. FINDINGS: Interviewees found that the framework reflects quality dementia care, though most could not relate quality assurance to clinical practice. Quality assurance was viewed as an imposition on practitioners rather than as a measure of system integration. Disparities in resources among providers were seen as barriers to quality care. Greater integration with specialists was seen as a potential quality improvement mechanism. Standardized electronic medical records were seen as important to support both quality assurance and clinical care. PRACTICAL IMPLICATIONS: This work identified several challenges to the implementation of a quality assurance framework to support an integrated system of dementia care. Clinicians require education to better understand quality assurance. Additional challenges include inadequate resources, a need for closer collaboration between specialists and PCCMCs, and a need for a standardized electronic medical record. ORIGINALITY/VALUE: Greater health system integration is necessary to provide quality dementia care, and quality assurance could be considered a foundational element driving system integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».