Ensuring the Success of Interprofessional Teams: Key Lessons Learned in Memory Clinics
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cliniques de mémoire en soins de santé primaires suscitent un intérêt croissant, car elles offrent la possibilité d’améliorer le diagnostic et le traitement de la démence. En Ontario, plus de 30 établissements de soins primaires ont participé à un programme de formation visant à aider les participants à établir une clinique de mémoire indépendante dans leur milieu de pratique. Cet article présente les principales leçons acquises dans la mise en oeuvre de ces cliniques sur la base d’une étude qui a utilisé une méthodologie d’entrevue avec les membres des équipes de cliniques de mémoire et a identifié les facteurs favorables, les défis et les recommandations pour la soutenabilité. L’accès à la formation qui facilite le transfert des connaissances et soutient les changements dans la pratique, la collaboration interprofessionnelle, et le soutien de l’infrastructure en cours était d’une importance capitale. Des suggestions pour la mise en place de cliniques et de renforcement des capacités continues ont été identifiés. Les leçons apprises sont applicables à la mise en oeuvre d’autres modèles de prise en charge des maladies chroniques dont le but est la gestion des soins de santé primaires de maladies chroniques complexes.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 teacher head, 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".