Multicenter population‐based study on the prevalence of early onset dementia in <scp>J</scp>apan: Vascular dementia as its prominent cause
Notice bibliographique
Résumé
AIM: In Japan, the government and media have become aware of the issues of early onset dementia (EOD), but policies for EOD have not yet been established and support systems are inadequate. To provide practical data about EOD, a two-step postal survey was performed. METHODS: A questionnaire requesting information on EOD cases was sent to target institutions in five catchment areas in Japan. According to the answers from the institutions, we estimated the prevalence of EOD using census data and determined the illnesses causing EOD. As a quality control study, the authors reviewed every diagnosis in a quarter of the reported cases using the medical and psychiatric records and neuroimaging data. This study was conducted from 2006 to 2007. RESULTS: Information from 2469 patients was collected from 12,747 institutions, and 2059 subjects with EOD were identified. The estimated prevalence of EOD was 47.6 per 100,000 (95% confidence interval, 47.1-48.1) for all of Japan. Of the illnesses causing EOD, vascular dementia (VaD) was the most frequent (39.8%), followed by Alzheimer's disease. CONCLUSIONS: The prevalence of EOD in Japan appeared to be similar to that in Western countries. However, unlike previously reported international experience, VaD was the most frequent cause of EOD in all catchment areas in Japan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».