Defy Dementia: Mobilizing a Public Health Awareness Campaign for Dementia Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While age is the most significant risk factor for dementia, increased awareness and understanding of other modifiable risk factors of dementia, coupled with proactive lifestyle behavior changes, hold the potential to prevent dementia and improve the quality of life for older adults. Defy Dementia is a public health initiative, led by the Baycrest Academy for Research and Education (BARE) and funded by the Public Health Agency of Canada. It involves curating, co‐designing, and disseminating a series of knowledge products to raise public awareness of dementia prevention and reduce stigma associated with dementia. These knowledge products, including podcasts, minute‐videos, and infographics, aim to raise awareness about modifiable risk factors associated with dementia and empower individuals to take proactive measures. Method To assess the impact of our knowledge products our evaluation consisted of two main components: a) quantitative data obtained through an online survey on the project website (convenience sample); and b) qualitative data obtained through 4 focus groups (each with a selected group of 4‐8 participants, derived from the first convenience sample and event participants). Quantitative data will be exported from REDCap and explored through descriptive statistics using SAS System version 9.4 or R version 4.2. Thematic analysis of the focus group data will be performed using NVivo R. Result Based on our hypothesis, we anticipate that individuals who engage with the knowledge products or attend an event will experience an improvement in their awareness and understanding of the modifiable risk factors associated with dementia, have enhanced knowledge about dementia prevention, exhibit behaviour change and have changed attitudes about PLWD. Conclusion We will demonstrate how meaningfully engaging older adults, persons living with dementia, and their care partners in the design and dissemination of knowledge can not only improve the relevance and uptake of the knowledge but also foster empathy and reduce stigma associated with dementia. We will also engage the audience to consider how increased awareness of modifiable risk factors for dementia, coupled with action, has the potential to lower the risk of developing dementia, ultimately leading to its prevention or delay and enhancing the quality of life for older adults.
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 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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».