Kenneth Rockwood, & Chris MacKnight. Understanding dementia: A primer of diagnosis and management. Halifax, NS: Pottersfield, 2001
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Le livre Understanding Dementia de Rockwood et MacKnight aborde la démence avec une approche clinique structurée. Le livre est bien organisé et présente aux médecins de famille une méthode séquentielle utilisée pour aborder le diagnostic de démence. Les auteurs présentent aussi plusieurs cas cliniques et vignettes qui aident le médecin à poser un diagnostic différentiel. Plusieurs types de démence y sont abordés et la structure des visites de patients est décrite en détail. Le livre termine sur une description utile des différents problèmes comportementaux caractérisant chaque démence et sur une présentation des traitements pharmacologiques disponibles. L'approche pragmatique utilisée présente cependant un inconvénient, elle simplifie le processus diagnostique en proposant l'utilisation du Mini Mental Status Examination (MMSE), l'approche neuropsychologique dans le processus diagnostique n'étant mentionnée que dans certains cas. Le livre présente cependant plusieurs points forts avec l'inclusion de tableaux, d'examples cliniques utiles ainsi qu'une liste de ressources pour les aidants naturels.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.008 |
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".