Dementia Care in Canada: Nursing Recommendations
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Au Canada, la prévention et la prise en charge des démences ont atteint un point tournant. Bien que le taux de diagnostic des démences soit encore bas, le nombre de personnes qui en sont atteintes continue d’augmenter. Les politiques canadiennes en matière de soins de santé ont fait en sorte qu’un plus grand nombre de personnes avec démence vivent à la maison, où les soins sont principalement assurés par la famille, des amis ou des proches. CetteNote de politiqueprésente un aperçu d’un document conjoint de l’Association canadienne des infirmières et infirmiers en gérontologie (AIIG) et de l’Association des infirmières et infirmiers autorisés de l’Ontario (AIIAO) devant le Comité sénatorial permanent des affaires sociales, des sciences et de la technologie. Le document expose le cadre contextuel et les recommandations pour les soins liés à la démence au Canada dans cinq domaines clés : les ressources du système de santé, la formation des prestataires de soins de santé, le logement, les partenaires de soins et l’intégration des soutiens offerts en services sociaux et de santé. Dans le cadre de ces cinq domaines clés, des interventions en matière de santé et de politiques sociales ont été examinées.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".