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Enregistrement W4220999644 · doi:10.1186/s12913-022-07672-5

Improving dementia care: insights from audit and feedback in interdisciplinary primary care sites

2022· article· en· W4220999644 sur OpenAlexafffundabout
Geneviève Arsenault‐Lapierre, Mélanie Le Berre, Laura Rojas‐Rozo, Carrie McAiney, Linda Lee, Isabelle Vedel

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensResearch Institute for AgingMcGill UniversityMcMaster UniversityUniversity of WaterlooJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésAuditDementiaMedicineThematic analysisNursingHealth administrationFocus groupNursing researchDocumentationHealth informaticsPsychologyMedical educationQualitative researchPublic healthDiseaseBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many primary care sites have implemented models to improve detection, diagnosis, and management of dementia, as per Canadian guidelines. The aim of this study is to describe the responses of clinicians, managers, and staff of sites that have implemented these models when presented with audit results, their insights on the factors that explain their results, their proposed solutions for improvement and how these align to one another. METHODS: One audit and feedback cycle was carried out in eight purposefully sampled sites in Ontario, Canada, that had previously implemented dementia care models. Audit consisted of a) chart review to assess quality of dementia care indicators, b) questionnaire to assess the physicians' knowledge, attitudes and practice toward dementia care, and c) semi-structured interviews to understand barriers and facilitators to implementing these models. Feedback was given to clinicians, managers, and staff in the form of graphic and oral presentations, followed by eight focus groups (one per site). Discussions revolved around: what audit results elicited more discussion from the participants, 2) their insights on the factors that explain their audit results, and 3) solutions they propose to improve dementia care. Deductive content and inductive thematic analyses, grounded in causal pathways models' theory was performed. FINDINGS: The audit and feedback process allowed the 63 participants to discuss many audit results and share their insights on a) organizational factors (lack of human resources, the importance of organized links with community services, clear roles and support from external memory clinics) and b) clinician factors (perceived competency practice and attitudes on dementia care), that could explain their audit results. Participants also provided solutions to improve dementia care in primary care (financial incentives, having clear pathways, adding tools to improve chart documentation, establish training on dementia care, and the possibility of benchmarking with other institutions). Proposed solutions were well aligned with their insights and further nuanced according to contextual details. CONCLUSIONS: This study provides valuable information on solutions proposed by primary care clinicians, managers, and staff to improve dementia care in primary care. The solutions are grounded in clinical experience and will inform ongoing and future dementia strategies.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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