Specialized Continuing Care Models For Persons with Dementia: A Systematic Review of the Research Literature
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cette vue d'ensemble méthodique résume la littérature publicée reflétant l'efficacité des services ou modèles de soins pour les personnes souffrant de démence vivant à la maison ou dans des centres, de soins hospitaliers spécialisés ou dans des maisons de groupe de soutien. Une recherche détaillée de la littérature nous a permis de découvrir des études évaluant les soins de répit, les programmes de jour, la thérapie, la vie en groupe et les unités de soins spéciaux dans les institutions et il y a évidence de l'efficacité de ces programmes. Aucune étude rigoureuse scientifiquement, spécifique aux personnes souffrant de démence, n'a été repérée sur l'efficacité des soins en hospice, de la gestion de cas ou des programmes en milieu externe de psychogériatrique en santé mentale. Tout d'abord, il faut davantage de recherche examinant l'efficacité des différents programmes pour personnes spécifiques et les personnes s'occupant d'elles, avec de différentes caractéristiques et les mesures des dépenses familiales ainsi que les coûts des programmes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.034 | 0.105 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".