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Enregistrement W7117296882 · doi:10.1002/alz70858_103708

From Policy to Practice: Bridging Sectors by Integrating Community Health and Collaborative Approaches to Enhance Neurocognitive Disorder Care

2025· article· en· W7117296882 sur OpenAlexaffabout
Marie Christine Le Bourdais, Sonia Bélanger, Paolo Vitali, Félix Pageau, Ziad Nasreddine, Thomas Tannou, Guy Lacombe

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensQ & T ResearchUniversité de SherbrookeCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalAlzheimer Society of CanadaUniversité LavalDouglas Mental Health University InstituteCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)McGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveGrassrootsHealth careBridging (networking)Intervention (counseling)Community engagementCommunity healthCollaborative Care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A strong multisectoral approach leads to positive impacts across the life and care pathways for neurocognitive disorders. Community health organizations play a crucial role in supporting individuals with neurocognitive disorders and care partners, complementing clinical and policy-driven approaches by providing grassroots support and adapted care. Aligning community health offerings with national policies, research and clinical practices is essential to create a cohesive, adapted, integrated, responsive, and person-centered care system. The Alzheimer Society of Montreal spearheaded the creation of a think tank, recognizing the need for a unified effort to tackle the multifaceted issues surrounding neurocognitive disorders. Bringing together diverse experts ensures that multiple perspectives are considered, leading to more comprehensive and effective solutions. These efforts empower communities and partners, providing them with the tools and support needed to actively participate in and benefit from collaborative initiatives and learnings, as well as creating bridges between knowledge and interventions. As part of the care ecosystem, community health organizations promote early detection through awareness campaigns and education, ensuring that individuals receive timely diagnoses, services and interventions. Good assessments combined with adapted programs and initiatives provide essential support to individuals and their families, addressing their unique needs and circumstances. Our frontline intervention capacity and direct proximity with communities support and enrich knowledge exchanges from lived experiences to policy makers, researchers and practitioners. Real-life stories and testimonies highlight the positive impact of these initiatives, showcasing how community health efforts significantly enhance the quality of life for individuals with neurocognitive disorders and their care partners. In conclusion, the leadership of our community health organization in initiating a collaborative group and the shared strategic alignment has been instrumental in driving meaningful changes. By fostering a multidisciplinary approach, intersectorial collaboration and leveraging the strengths of policy, clinical practice, and community sectors, we have created a robust framework for improving care pathways and quality of life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0170,038
Communication savante0,0340,043
Science ouverte0,0060,062
Intégrité de la recherche0,0240,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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