Dementia Risk Reduction in Primary Care: A Scoping Review of Clinical Guidelines Using a Behavioral Specificity Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care practitioners are being called upon to work with their patients to reduce dementia risk. However, it is unclear who should do what with whom, when, and under what circumstances. OBJECTIVE: This scoping review aimed to identify clinical guidelines for dementia risk reduction (DRR) in primary care settings, synthesize the guidelines into actionable behaviors, and appraise the guidelines for specificity. METHODS: Terms related to "dementia", "guidelines", and "risk reduction" were entered into two academic databases and two web search engines. Guidelines were included if they referred specifically to clinical practices for healthcare professionals for primary prevention of dementia. Included guidelines were analyzed using a directed content analysis method, underpinned by the Action-Actor-Context-Target-Time framework for specifying behavior. RESULTS: Eighteen guidelines were included in the analysis. Together, the guidelines recommended six distinct clusters of actions for DRR. These were to 1) invite patients to discuss DRR, 2) identify patients with risk factors for dementia, 3) discuss DRR, 4) manage dementia risk factors, 5) signpost to additional support, and 6) follow up. Guidelines recommended various actors, contexts, targets, and times for performing these actions. Together, guidelines lacked specificity and were at times contradictory. CONCLUSION: Currently available guidelines allow various approaches to promoting DRR in primary care. Primary care teams are advised to draw on the results of the review to decide which actions to undertake and the locally appropriate actors, contexts, targets, and times for these actions. Documenting these decisions in more specific, local guidelines for promoting DRR should facilitate implementation.
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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 | 0,065 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».