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Record W2921900614 · doi:10.1017/s0714980818000727

Collaborative Approaches to Team-Based Primary Health Care for Individuals with Dementia in Rural/Remote Settings

2019· review· fr· W2921900614 on OpenAlexafffund
Amanda Froehlich Chow, Debra Morgan, Melanie Bayly, Julie Kosteniuk, Valerie Elliot

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2019
Typereview
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicInterprofessional Education and Collaboration
Canadian institutionsCanadian Institute for Public Safety Research and TreatmentUniversity of Saskatchewan
FundersCanadian Institutes of Health ResearchSaskatchewan Health Research FoundationConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
KeywordsPsycINFOCINAHLDementiaMEDLINENursingMedicineCollaborative CarePsychologyMedical educationPrimary carePsychological interventionFamily medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ L’application d’approches d’équipes en soins de santé de première ligne (SPL) pour le diagnostic et le traitement de la démence est considérée comme une pratique exemplaire. Malheureusement, il arrive fréquemment que les personnes vivant dans les régions rurales et éloignées aient peu d’accès à des services de SPL spécialisés pour la démence. Le but de cet examen de la portée était d’identifier et de comprendre les approches d’équipes en SPL pour les soins en milieu rural visant les cas de démence. La stratégie de recherche utilisée a uniquement inclus des articles de revues à comité de lecture publiés entre 1997 et 2017. Quatre bases de données (Embase, Medline PsycInfo et CINAHL) ont été consultées de mars 2017 à mai 2017. Les dix études retenues montraient des degrés de collaboration et des interactions variables dans les équipes de soins. Peu d’informations étaient rapportées sur les stratégies de collaboration de ces équipes. Une adaptation du modèle socioécologique a été utilisée pour catégoriser les facteurs clés influençant les approches collaboratives. Ces résultats rassemblés pourraient être utilisés pour guider la recherche future et l’élaboration d’un modèle de soins de santé de première ligne pour la démence dans les milieux ruraux.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.702
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.324
Teacher spread0.286 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations19
Published2019
Admission routes2
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