Multispecialty Interprofessional Team (MINT) Memory Clinic Overview and Data From Spread Across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multispecialty Interprofessional Team (MINT) Memory Clinics build capacity for dementia care within primary care. This presentation will provide an overview of the MINT care model and results of a process evaluation of the implementation of the model in three provinces in Canada using the Research Medical Council framework for evaluating complex interventions. Methods 178 healthcare providers (HCP) were trained to establish 10 MINT clinics across three Canadian provinces. We collected data on clinic referrals and service provision over a nine‐month period to describe fidelity (assessment adherence; management; timely access), dose (number of assessments, follow‐up appointments), and reach (patients served). We conducted individual interviews with 20 key informants (HCP, system leaders) to learn about the contextual factors that affected implementation and clinic impacts. Results Across 10 clinic sites, 521 patients were referred; 368 (71%) completed assessments. All clinics implemented the assessment protocol as fully intended with the exception of two clinics which did not administer depression and caregiver burden screening. The majority of patients (73%) were assessed within a month of referral; 87% of patients were managed in primary care, with 13% referred for specialist consultation. Follow‐up appointments were recommended for 83% of patients assessed (305/368); 33% (N = 123) completed follow‐up appointments. Key themes related to context were: MINT model fits an existing care gap; Multi‐disciplinary collaborative approach; Systematic approach to diagnosis and management; and, the need for easily accessible care close to home. Facilitating factors included: Senior leadership and physician champion support; Access to and support from various disciplines; and Access to resources (funding, space). Identified challenges varied by province and included: Lack of resources (staff, funding, space) and HCP new to dementia care required time to assimilate new knowledge to practice. The clinics were seen as impacting dementia care with: Provision of better dementia care than usually available in primary care; More comprehensive assessment and care plans; Interprofessional collaboration; Increased care partner support, and Quicker access to assessment and diagnosis. Conclusions The implementation of the MINT model in three provinces with different health systems demonstrates its scalability and its potential to improve dementia care in differing jurisdictions.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».