Integrating dementia care into primary health services: lay health workers with internal facilitation in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Dementia care is underdeveloped in low- and middle-income countries (LMICs), with limited specialist services. In Uganda's decentralized health system, Health Assistants supervise Lay Health Workers (LHWs), yet dementia care is not part of their remit. This study explored the feasibility of the WHO Lay Health Worker Dementia Care model with Internal Facilitation (WLDC+IF), in which Health Assistants support LHWs in delivering community-based dementia care. METHOD: We conducted formative qualitative in-depth interviews with eight LHWs from two rural parishes in northern Uganda. Guided by the Integrated Promoting Action on Research Implementation in Health Services (i-PARIHS) framework, thematic analysis examined three domains: implementation support, process improvement, and practice sustainment. The WHO Dementia Toolkit and the facilitator role were introduced conceptually during interviews to assess perceived feasibility. RESULTS: LHWs were willing to deliver dementia care but cited limited training, lack of job aids, and unclear referral pathways as barriers. Health Assistants were viewed as trusted supervisors who could offer structured guidance and feedback. Participants emphasized the importance of public sensitization to reduce stigma, caregiver support groups to address isolation and burden, job-aid materials for education, and environmental modifications (home safety). Follow-up visits, documentation, and feedback were identified as practical ways to sustain practice. CONCLUSION: WLDC+IF is a feasible, leadership-centered strategy that leverages existing health system structures to integrate dementia care into primary services. Positioning Health Assistants as internal facilitators may strengthen local supervision, build LHW capacity, and address psychosocial/clinical needs, with potential to reduce caregiver burden, and improve quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».