From Assessment to Implementation: Innovations to Decreasing Dementia Risk in Rural Settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Though rural U.S. counties comprise 85% of the “older-age counties,” where more than 20% of residents are >65, innovative interventions to minimize the age-related risk of dementia are not well established. This symposium offers advances in assessment, recruitment, data collection, and interventions among rural U.S. regions. Fergen and colleagues share findings from their approach of using merged ethnographic and socioecological frameworks to identify dementia-focused themes that can be applied when developing interventions across the home, clinic, and community in rural northern Minnesota. Second, Cook et al. reveals new findings regarding the intersection of social isolation and environment in the rural community, through novel smartwatch-based measures of socialization and physical activity and how they relate to cognitive performance in older racially/ethnically diverse adults living in a rural southern Florida farmworker region. Third, Ghazi and colleagues compare the level of dementia risk as measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) across rural, micropolitan, and urban samples as a means for informing future innovations. Wiese’s team concludes the symposium by demonstrating the effectiveness of adapting a faith-based framework for cancer detection and diagnosis, to a new focus area; cognitive decline. This model, tested in a southern, rural, racially/ethnically diverse cohort, can serve as an upstream approach to increase primary (education), secondary (screening), and tertiary (treatment) of dementia in other rural settings. Finally, as discussant, Ford will synthesize implications of these findings for policy and practice. Combined, these abstracts provide a pathway for diminishing the threat of cognitive decline in rural communities.
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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 | 0,035 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».