Exploring Rural Family Physicians’ Challenges in Providing Dementia Care: A Qualitative Study
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cinq cent soixante-quatre mille Canadiens sont actuellement atteints de démence. Ce nombre continuera de s’accroître avec le vieillissement de la population. Les médecins de famille jouent un rôle important dans le diagnostic et la gestion des patients avec démence. Bien que des recherches aient montré les perspectives des médecins de famille dans les soins liés à la démence en milieu urbain, les connaissances associées aux défis dans les régions rurales sont encore très limitées. Cette étude visait à explorer les expériences des médecins de famille qui dispensent des soins à des patients avec démence dans des régions rurales en Alberta (Canada). Trois groupes de discussion semi-structurés comprenant 16 médecins de famille ont été organisés afin d’évaluer les barrières et les facilitateurs dans la prestation de soins à des personnes avec démence de trois communautés rurales. Les questions des groupes de discussion ont été élaborées selon le modèle duTheoretical Domains Framework(TDF) et ont été analysées selon cette approche-cadre. Les compétences des médecins, leurs opportunités et leur motivation semblent jouer des rôles majeurs dans les soins destinés à ces patients. Ces résultats de recherche pourraient être utilisés pour améliorer la qualité des soins en milieu rural pour les patients atteints de démence.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".