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Enregistrement W3107172246 · doi:10.1111/jan.14665

An integrative review of empirical literature on indigenous cognitive impairment and dementia

2020· review· en· W3107172246 sur OpenAlexafffund
Louise Racine, Letitia Johnson, Susan Fowler‐Kerry

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésDementiaCognitive impairmentIndigenousPsychologyCognitionGerontologyMedicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To synthesize research findings about Indigenous perspectives on cognitive impairment and dementia. DESIGN: Whittemore and Knafl's updated approach to integrative review and PRISMA guidelines for narrative analysis was followed. DATA SOURCES: A systematic search of the published literature from 2010-June 2020 was undertaken in four databases and complemented by supplementary searches. REVIEW METHODS: Thirty-four studies met the research question and inclusion criteria. RESULTS: Four themes describe the findings. Most of the studies were conducted by non-Indigenous researchers and may reflect Western perspectives on dementia rather than Indigenous views. A majority of the studies report epidemiological data or the testing of clinical tools. CONCLUSION: The review indicates a dearth of knowledge about Indigenous perspectives on ageing and understanding of cognitive impairment and dementia. Researchers need to draw on Indigenous traditional knowledge, culture, and traditions through a meaningful engagement with Indigenous communities and Elders to indigenize and decolonize dementia care. IMPACT: This integrative review highlights the need for community-led discussions and community engagement around Indigenous perspectives, needs, and understandings of ageing, cognitive impairment, and dementia care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0160,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,414 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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