Bridging Dementia Care in Japan: The Emerging Role of General Medicine Physicians
Notice bibliographique
Résumé
As global populations age, dementia has become a major public health challenge that warrants sustainable, person-centered, and community-integrated models of care. In Japan, the recent introduction of board-certified general medicine (GM) physicians, trained across both family medicine and hospital general medicine, has created an opportunity to strengthen dementia care through improved continuity and coordination. This narrative review conceptually examines the emerging role of GM physicians within Japan's Community-Based Integrated Care System and compares this evolving model with dementia care structures in the United States, the United Kingdom, and Canada. By synthesizing policy documents and published literature, this review outlines how GM physicians can serve as integrative actors bridging outpatient and inpatient care, collaborating with dementia specialists, Initial-phase Intensive Support Teams, and Community-based Comprehensive Support Centers to enhance person-centered support throughout the disease trajectory. While empirical outcome data remain limited, this conceptual framework highlights potential contributions of GM physicians to early detection, care transitions, and interdisciplinary collaboration in dementia care. However, challenges persist, including training variability, workforce shortages, and systemic fragmentation. By situating Japan's experience within an international context, this review provides a conceptual basis for future empirical studies and policy development aimed at strengthening generalist-led dementia care in aging societies.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».