DOES DEMENTIA POLICY ACCOUNT FOR DIVERSITY? AN ANALYSIS OF CANADIAN DEMENTIA POLICIES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The World Report on Ageing and Health outlines key policy challenges that need to be addressed to have successful public health response to population aging, including ‘dealing with diversity’ and ‘reducing inequity.’ Dementia has been framed as a global health challenge affecting approximately 46 million people worldwide. To reduce inequality, dementia policies must account for and respond to diversity. The purpose of this research was to conduct an analysis of current Canadian federal, provincial, and territorial dementia strategies to examine their inclusion of dimensions of diversity. Method: We conducted an internet-based search and identified 13 unique Canadian federal, provincial, and territorial dementia documents. We completed a deductive content analysis to review each policy for content on: age and sex; racial and ethnic identity; sociocultural identity; religion; socioeconomic status; gender identity and sexual orientation; geographical location; and language fluency and communicative ability. Results: Within Canadian dementia policies there is minimal focus on diversity. When diverse identities were acknowledged in policies, very little guidance was provided to local policy-makers, healthcare administrators, or service providers in how to acknowledge and accommodate different group’ needs with services. Further, none of the policies adopted an intersectional approach; that is, they failed to recognize that older adults have several overlapping and interrelating identities. Conclusion: As Canada and other countries move towards developing and revising dementia policies it is imperative that they account for diversity within aging populations.
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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 | 0,017 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».