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Enregistrement W7117314308 · doi:10.1002/alz70858_103774

Impact of Embedded Memory Team in Primary Care

2025· article· en· W7117314308 sur OpenAlexaff
K. Jennifer Ingram, Geneviève Arsenault‐Lapierre, Safea Altef

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPrimary careProcess (computing)Memory problemsMEDLINEHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Primary Care - Embedded Memory Service (PC-EMS) implements a dementia diagnostic framework, leverages existing community and Family Health Team (FHT) personnel to create a Memory Assessment Team in Primary Care (PC) sites. This enables all PC sites to have the best practice tools necessary to diagnose dementia with consistency and all patients to be managed by their own family physician. These changes are necessitated by increasing patient volumes with memory concerns, delays in diagnosis, declining numbers of PC physicians, and long wait times for specialists. The aim is to describe the pilot implementation and evaluate the outcomes of the PC-EMS. METHODOLOGY: The PC-EMS model trains existing nursing staff and Alzheimer Society assessors to form a specialized dementia intake assessment team. A PC specific Dementia Care Pathway, incorporated into the Electronic Medical Record (EMR), provides a coordinated diagnostic process. The evaluation consisted of (1) physicians' knowledge, attitudes and practice (KAP) toward dementia care (2) patient and care partners satisfaction through surveys distributed once during the implementation, and (3) dementia quality as measured by retrospective review of PC-EMS charts compared to pre-intervention control group charts. RESULTS: 12 physicians and Nurse Practitioners of 15 referring physicians, 32 patients, and 27 care partners completed the surveys. 49 patients' charts and 50 control charts were reviewed. Patient and care partners' satisfaction and physicians' KAP scores were high. More importantly, documentation of key quality indicators (IADLs, BADLs, caregiver experience, and cognitive testing), time to follow-up by the patient's PC Physician, and use of specialist resources improved. The model addresses increasing patient volumes, ensures care partners' involvement, and improves the quality and consistency of charting. CONCLUSION: The pilot evaluation of the PC-EMS at the Medical Centre demonstrates an innovative program for dementia diagnosis within PC settings, which can be easily replicated and expanded to address future requirements for prompt person-centred dementia diagnosis. The results inform policy development and system change to ensure care partners and persons with dementia are jointly involved with their familiar PC physician in the process of establishing a diagnosis of dementia and initiating care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission1
Résumé présentoui

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