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Enregistrement W3111070165 · doi:10.1002/alz.039419

Assessing and improving primary care physician confidence in the recognition of young‐onset and atypical dementia: A pilot intervention

2020· article· en· W3111070165 sur OpenAlexaff
Hui Jin Chiew, Tanya‐Marie Yuen Oi Choong, Esther Vanessa Chua, Nyu Mei Mei, Linda Lay Hoon Lim, Kok Pin Ng, Adeline Su Lyn Ng, Simon Kang Seng Ting, Shahul Hameed, Nagaendran Kandiah

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaReferralMedicineIntervention (counseling)CognitionMemory clinicDiseasePsychiatryFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Young‐onset dementia (YOD) is defined as dementia with symptom onset below 65 years. The heterogeneous symptomatology of YOD can lead to delayed recognition and referral by primary care physicians (PCPs). Data from our tertiary referral centre in Singapore show that atypical presentations of YOD are more likely be referred and diagnosed at a later stage of disease than typical amnestic Alzheimer disease (AD) dementia. Method We piloted a structured, multimodal training programme to assess and increase the confidence of PCPs in the recognition of YOD and atypical dementia. The programme combined lectures, case studies and interactive workshops in 4 half‐day modules conducted between September 2019‐January 2020 (Module 1: clinical approach to cognitive impairment, overview of cognitive disorders and AD; Module 2: YOD, atypical and reversible causes of dementia; Module 3: cognitive assessment tools; Module 4: management of dementia, with a focus on YOD). Faculty included 6 cognitive neurologists and 4 dementia care nurses. 28 PCPs involved in dementia care in primary care memory clinics from all regions of Singapore were enrolled by invitation in mid‐2019. Prior to module 1, PCPs completed an anonymized questionnaire with 15 questions assessing their confidence in the recognition, diagnosis and management of YOD on a 5‐point Likert scale. An identical follow‐up questionnaire was administered upon completion of the programme. Results 20 baseline and 20 follow‐up questionnaire responses were obtained. The PCPs had a mean of 1.93 (SD 2.10) years of dementia care experience. At baseline, they were significantly more confident in recognizing symptoms of typical elder‐onset AD (70% confident, 10% very confident) compared to YOD (30% confident) or atypical/non‐AD dementia (15% confident), (p<0.001). Upon programme completion, PCPs reported significantly increased confidence in recognition of YOD (70% confident, 15% very confident; p<0.001) and atypical/non‐AD dementia (75% confident, 10% very confident; p<0.001). These findings persisted even when stratified by years of dementia care experience. Conclusion A structured, multimodal training programme was effective in improving PCP confidence in the recognition of YOD and atypical dementia. Follow‐up assessment of PCP knowledge and longitudinal monitoring of referral trends will help to determine its long‐term efficacy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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