Navigating the future of Alzheimer's care in Ireland - A service model for disease-modifying therapies in small and medium-sized healthcare systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A new class of antibody-based drug therapy with the potential for disease modification is becoming available for Alzheimer’s disease (AD). However, the complexity of drug eligibility, administration, cost, and safety of disease modifying therapies (DMTs) necessitates adopting new models of treatment and care pathways. A working group was convened to consider the implications of and health system readiness for DMTs for AD. Aims To describe a service model for the detection, diagnosis, and management of early AD in the Irish context and to provide a template for similar small-medium size healthcare ecosystems. Methods A series of facilitated workshops with a multidisciplinary working group, including Patient and Public Involvement (PPI) members, was carried out. This informed a series of recommendations for the implementation of new DMTs using an evidence-based conceptual framework for health system readiness based on (1) material resources and structures and (2) human and institutional relationships, values, and norms. Findings: We describe a hub-and-spoke model, which utilises the existing dementia care ecosystem as outlined in the Model of Care, with Regional Specialist Memory Services acting as central hubs and Memory Assessment and Support Services functioning as spokes for less central areas. We provide criteria for DMT referral, eligibility, administration, and ongoing monitoring. We propose that this model is replicable for other healthcare systems of comparable size and scope.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».