Assessing care models implemented in primary healthcare for persons with dementia: a mixed-methods study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dementia is on the rise in Canada and globally. Ensuring accessibility to diagnosis, treatment and management throughout the course of the disease is a very significant problem worldwide. In order to provide comprehensive care to patients and their caregivers, enhancing primary care-based dementia care is seen as the way forward. In many Canadian provinces various collaborative care models (collCMs) anchored in primary care to improve dementia care have been developed and implemented. The overall objective of our research programme is to identify key factors for the successful implementation of collCMs, and to facilitate dissemination and scale-up of dementia best practices. METHODS AND ANALYSIS: We will use a convergent mixed-methods design. An observational study using chart review (2014-2016) and questionnaires (2014-2018; repeated in 2020) will measure application of guidelines and implementation of collCMs. This study will be complemented with a qualitative descriptive study using interviews (2017-2020) conducted in parallel. Quantitative and qualitative results will be further integrated using a matrix representing sites and findings. An integrated knowledge exchange strategy will ensure uptake by principal stakeholders throughout the research. ETHICS AND DISSEMINATION: Our study has been approved by all relevant ethics committees. Our dissemination plan follows an integrated knowledge transfer strategy using provincial, national and international councils. We will present the results individually to the clinical sites and then to these councils. Our research will be the first provincial and cross jurisdictional evaluation of primary care models for patients living with dementia, providing evidence on the ongoing debate on the respective role of clinicians in primary care and specialists in caring for patients with dementia.
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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 | 0,093 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,008 |
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 ».