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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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,109
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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