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Enregistrement W4410908257 · doi:10.1080/02701960.2025.2512738

Collaboration between researchers, university students, and healthcare professionals to improve older Vietnamese immigrants’ health literacy

2025· article· en· W4410908257 sur OpenAlexaboutno aff
Christina E. Miyawaki, Kim Nguyễn, Tuong-Vi Ho, Angela McClellan

Notice bibliographique

RevueGerontology & Geriatrics Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnameseImmigrationHealth careHealth literacyHealth professionalsMedical educationLiteracyNursingMedicinePsychologyGerontologyPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of the cognitive examination from the Vietnamese Aging and Care Survey (VACS) showed the high prevalence of cognitive impairment among older Vietnamese immigrants in Houston, Texas. We proposed the Community-Engaged Dementia Education Program (CEDEP), evaluated the Vietnamese community’s dementia literacy, and developed a linguistically and culturally tailored dementia one-pager. This study was the next step in implementing the one-pager and disseminating the importance of dementia literacy in collaboration between researchers, university students, and Vietnamese healthcare professionals. We trained bilingual Vietnamese pre-health students and offered free cognitive tests in Vietnamese at various health fairs to introduce the notion of cognitive health. Twenty-eight students assessed older Vietnamese cognition (N = 247) using the Vietnamese version of the Montreal Cognitive Assessment. The results showed an average of 22.4, indicating mild cognitive impairment. However, the community overwhelmingly responded positively to the assessment because memory issues were their major concern. The intergenerational exchange – older Vietnamese had their memory checked while the younger generation of students experienced real-world clinical assessments – facilitated their interaction, and benefited both parties. Improving the community’s awareness and knowledge takes time and requires long-term commitment. Leveraging the dedication of Vietnamese healthcare professionals, this collaborative work needs to continue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,379 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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