Implementing Culturally Informed Dementia Risk Reduction Strategies in First Nations Communities: A Continuous Quality Improvement Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dementia risk is up to five times higher in First Nations communities, necessitating a culturally informed response through primary health interventions. Addressing this disparity requires strategies that are both culturally safe and tailored to community needs. METHOD: A decolonizing approach was employed to identify and implement culturally appropriate dementia risk reduction strategies in one urban and three rural communities in Queensland, Australia. Aboriginal Participatory Action Research (APAR) and Continuous Quality Improvement (CQI) methodologies were used to guide this study. Data were gathered through research yarning with stakeholders, including community members, primary health care (PHC) staff, and service providers. Health records were audited, and existing clinical processes and services were mapped to inform intervention strategies. Interventions were customized to each community based on feedback and priorities, with CQI cycles conducted over three years using the Plan-Do-Study-Act model. Project evaluation focused on process, impact, and sustainability using the RE-AIM framework. RESULT: Four dementia-related goals were actioned within the CQI framework: i) increasing clinic-based screening and assessment rates for cognitive impairment and dementia; ii) enhancing staff capacity to deliver best-practice primary health care for the prevention and management of dementia-related risk factors; iii) empowering communities to recognize and respond to dementia risk through training and education; and iv) co-developing preventive health and health promotion strategies to address dementia risk in the broader Indigenous population. Indigenous leadership, key-skills working groups, and co-development with health practitioners and community members were central to achieving these goals. CONCLUSION: The iterative engagement of health practitioners and community members facilitated the translation of current knowledge into practice, with CQI outcomes becoming embedded in health service delivery. This culturally tailored approach has demonstrated its potential to improve dementia-related care and prevention in First Nations communities, offering a model for other regions facing similar challenges.
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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 | 0,105 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».