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Enregistrement W1509544343 · doi:10.1186/s12877-015-0075-3

Incidence and prevalence of dementia in linked administrative health data in Saskatchewan, Canada: a retrospective cohort study

2015· article· en· W1509544343 sur OpenAlexafffundabout
Julie Kosteniuk, Debra Morgan, Megan E. O’Connell, Andrew Kirk, Margaret Crossley, Gary Teare, Norma J. Stewart, Vanina Dal Bello‐Haas, Dorothy Forbes, Anthea Innes, Jacqueline Quail

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcMaster UniversitySaskatchewan Health Quality CouncilSaskatchewan Health AuthorityUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Health, SaskatchewanSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésMedicineDementiaEpidemiologyIncidence (geometry)Retrospective cohort studyCohortPopulationMedical prescriptionDemographyHealth careCohort studyGerontologyPediatricsEnvironmental healthDiseaseSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Determining the epidemiology of dementia among the population as a whole in specific jurisdictions - including the long-term care population-is essential to providing appropriate care. The objectives of this study were to use linked administrative databases in the province of Saskatchewan to determine the 12-month incidence and prevalence of dementia for the 2012/13 period (1) among individuals aged 45 and older in the province of Saskatchewan, (2) according to age group and sex, and (3) according to diagnosis code and other case definition criteria. METHODS: We used a population-based retrospective cohort study design and extracted data from 10 provincial health databases linked by a unique health services number. The cohort included individuals 45 years and older at first identification of dementia between April 1, 2001 and March 31, 2013 based on case definitions met within any one of four administrative health databases (Hospital Discharge Abstracts, Physician Service Claims, Prescription Drug, and RAI-MDS, i.e., Long-term Care). RESULTS: A total of 3,270 incident cases of dementia (7.28 per 1,000 PAR) and 13,012 prevalent cases (28.16 per 1,000 PAR) were identified during 2012/13. This study found the incidence rate increased by 2.8 to 5.1 times and the prevalence rate increased by 2.6 to 4.6 times every 10 years after 45 years of age. Overall, the age-standardised incidence rate was significantly lower among females than males (7.04 vs. 7.65 per 1,000 PAR) and the age-standardised prevalence rate was significantly higher among females than males (28.92 vs. 26.53 per 1,000 PAR). Over one-quarter (28 %) of all incident cases were admitted to long-term care before a diagnosis was formally recorded in physician or hospital data, and nearly two-thirds of these cases were identified at admission with impairment at the moderate to very severe level or a disease category of Alzheimer's disease/other dementia. CONCLUSIONS: Linking multiple sources of registry data contributes to our understanding of the epidemiology of dementia across multiple segments of the population, inclusive of individuals residing in long-term care. This information is foundational for public awareness and policy recommendations, health promotion and prevention strategies, appropriate health resource planning, and research priorities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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