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Enregistrement W4411107093 · doi:10.3389/frdem.2025.1565277

Designing an overview Theory of Change for a multi-component support community for people affected by rare dementia

2025· article· en· W4411107093 sur OpenAlexafffund
Mary Pat Sullivan, Paul M. Camic, Emma Harding, Joshua Stott, Gill Windle, Ian Davies‐Abbott, Sebastian J. Crutch

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilBangor UniversityUniversity College LondonUK Research and InnovationNational Institute for Health and Care ResearchNipissing University
Mots-clésDementiaComponent (thermodynamics)PsychologyComputer scienceCognitive scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There is growing awareness of people living with diverse dementia syndromes, many of whom are younger in age, with distinct support needs. Planning for increasing numbers of people living with dementia and subsequent models of support has largely overlooked this population. To address this gap, the aim was to design a Theory of Change for multi-component rare dementia support. Methods: Intervention development frameworks underpinned the construction of a Theory of Change informed by research evidence on rare dementia support and an iterative consultation process with people with lived experience, researchers, educators and health and social care practitioners. Results: The Theory of Change illustrates pathways to activities for continuous and tailored support solutions, education and knowledge production. Characteristic features include relationship, connection and continuity for people with lived experience, training and networking for professionals, and relational support with a commitment to ongoing learning for the rare dementia support team. Conclusion: The Theory of Change is positioned to flexibly support people affected by rare dementia, strengthen capacity within all sectors, improve service quality whilst maintaining a commitment to knowledge production and mobilization.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission2
Résumé présentoui

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