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Enregistrement W4409195940 · doi:10.1016/j.lanwpc.2025.101529

Implementation of a best-practice model of care for cognitive impairment and dementia for first nations peoples attending primary care in Australia: a stepped-wedge cluster-randomised trial

2025· article· en· W4409195940 sur OpenAlexaboutno aff
Jo‐anne Hughson, Zoë Hyde, Kate Bradley, Roslyn Malay, Sadia Rind, Kylie Sullivan, Lauren Poulos, Bridget Allen, Bonnie Martin-Giles, Rachel Quigley, Sarah Russell, Diane Cadet-James, Valda Wallace, Wendy Allan, Dawn Bessarab, Kate Smith, Kylie Radford, Edward Strivens, Leon Flicker, David Atkinson, Sandra Thompson, Juliette Ciaccia, Louise Lavrencic, Belinda Ducker, Tina Humphry, Mark Wenitong, Mary Belfrage, Irene Blackberry, Kate Fulford, Sharon Wall, Robyn Smith, Dina LoGiudice

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Western Pacific · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésDementiaCognitive impairmentPrimary careCluster randomised controlled trialCluster (spacecraft)MedicineFamily medicineGerontologyBest practiceCognitionPsychologyNursingPsychiatryPsychological interventionPolitical scienceComputer scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dementia and cognitive impairment not dementia (CIND) are under-detected amongst First Nations peoples attending primary care. This trial implemented a culturally adapted best-practice model of care to increase detection and optimise management of CIND/dementia. Methods: This closed cohort open-label, stepped-wedge, cluster-randomised trial recruited 12 Aboriginal community-controlled primary health care services (ACCHSs) across urban, regional and remote settings in Australia. ACCHSs were eligible to participate if they conducted annual health checks, engaged in continuous quality improvement processes and had ≥55 clients aged ≥50 years. After a baseline control period, four ACCHSs were scheduled to enter the intervention phase every six months. During the intervention phase, ACCHSs were supported to embed best-practice dementia care through staff education and practice change initiatives. Co-primary outcomes were: (i) documented detection of CIND/dementia and, (ii) evidence of uptake of the diagnostic pathway measured as presence of ≥2 of: use of cognitive assessment tools, relevant pathology investigations, neuroimaging, and/or referral of clients with cognitive concerns to specialist services. Data were analysed with mixed effects complementary log-log regression. This study was registered with the Australia and New Zealand Clinical Trials Registry, ACTRN12618001485224. Findings: Between September 2018 and January 2019, 12 ACCHSs were recruited, comprising a sample of 1655 ACCHS clients aged ≥50 years (mean 60.3 ± 8.2 years), of whom 935 (56.5%) were female. One ACCHS withdrew during the study. After adjustment for time, the intervention did not show evidence of an effect for the first co-primary outcome (detection of CIND/dementia): HR = 1.53 (95% CI 0.64, 3.65). However, the intervention improved the second co-primary outcome (uptake of diagnostic pathway): HR = 2.34 (95% CI 1.05, 5.25). Intention-to-treat analyses yielded similar results. Interpretation: The co-developed best-practice model of care for cognitive impairment and dementia for Aboriginal and Torres Strait Islander people attending primary care improved the diagnostic CIND/dementia management process. Funding: National Health and Medical Research Council (Australia) and Dementia Training Australia.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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