Improving Dementia Care Among Family Physicians: From Stigma to Evidence-Informed Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is a national public health issue and a growing concern across Canada. Recently, the Government of Canada released a national dementia strategy focused on the need to prevent dementia, advance therapies, find a cure, and improve the quality of life for people with dementia. Family physicians are a primary source of care in discussing concerns of cognitive health and dementia, especially in rural and remote communities in Canada. However, research indicates that family physicians often lack knowledge and feel ill-equipped in providing care to older adults with dementia. Inadequate knowledge and education of dementia contributes to the stigmatization (stereotypes, labeling, discriminatory practices) of people with dementia and creates barriers to diagnosis and treatment. Moreover, studies show that there is dementia-related stigma among family physicians. We believe that there is a critical gap and urgent need for better dementia education and training among family physicians to improve dementia care, treatment and timely diagnosis. Thus, it is time to rethink our approach to dementia care in Canada, and to recognize that better care of older adults requires more evidence-informed research, education and interprofessional collaboration in order to reduce stigma and improve the quality of care for people 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 | 0,070 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».