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Enregistrement W4361300666 · doi:10.1177/14713012231165568

A scoping review to inform the development of dementia care competencies

2023· review· en· W4361300666 sur OpenAlexaffabout
Kelly Kay, Kateryna Metersky, Victoria Smye, Colleen McGrath, Karen Johnson, Arlene Astell, Winnie Sun, Emma Bartfay

Notice bibliographique

RevueDementia · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensOntario Tech UniversityWestern UniversityUniversity Health NetworkToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaHealth careVariety (cybernetics)PsychologyCore competencyNursingSituatedMedical educationMedicineDiseaseBusinessComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health professionals and care partners of persons living with dementia have expressed that learning needs related to dementia care are a priority. There are currently a variety of training programs available in Ontario (Canada) to address aspects of dementia care, but no commonly accepted description of the core knowledge, skills, and abilities, (i.e., competencies) that should underpin dementia-related training and education in the province. The aim of this study was to review current evidence to inform the later development of competency statements describing the knowledge, skills and actions required for dementia care among care providers ranging from laypersons to health professionals. We also sought to validate existing dementia care principles and align new concepts to provide a useful organizing framework for future competency development. We distinguished between micro-, meso- and macro-level concepts to clarify the competencies required by individuals situated in different locations across the healthcare system, linking competency development in dementia care to broader system transformation. This review precedes the co-development of a holistic competency framework to guide approaches to dementia care training in Ontario.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0250,021
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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