Improving Dementia Services for Remote Dwelling Aboriginal People: Report from a Churchill fellowship
Notice bibliographique
Résumé
This research project was inspired by a want to improve dementia services for Aboriginal people residing in remote Aboriginal communities throughout Australia. The award of the Bob and June Prickett Churchill Fellowship enabled my travel to London, Phoenix Arizona, Ontario Canada and Aotearoa. I visited researchers, service providers and communities to explore the provision of dementia services to remote Indigenous populations. This presentation describes the services and researchers I visited, what I learned and how my experiences can be used to improve dementia services for Aboriginal people in remote Australia The aim of my fellowship was to improve dementia services for remote dwelling Aboriginal people. Dementia rates are increasing nationally and the burden of disease affects those with the condition and their families in many ways. Australian Aboriginal people over 45 years are 3- 5 times more likely to be diagnosed with dementia than the non-Aboriginal population. Australian researchers have conducted landmark studies into the development of a culturally appropriate screening tool for dementia in Aboriginal people and tested different service delivery models for older remote-dwelling Aboriginal people and their caregivers. However, these have not been widely adopted. This project enabled me to explore dementia services and research in Indigenous populations in similar contexts.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».