Prevalence and incidence of dementia among indigenous populations: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous populations may be at increased risk, compared with majority populations, for the development of dementia due to lower education levels and socio-economic status, higher rates of diabetes, hypertension, cardiovascular disease and alcohol abuse, an aging population structure, and poorer overall health. This is the first systematic review investigating the prevalence and incidence of dementia in indigenous populations worldwide. METHODS: This systematic review was conducted in accordance with PRISMA guidelines. We searched MEDLINE, Embase, and PsycInfo for relevant papers published up to April 2015. Studies were included if they reported prevalence or incidence, the disease typically occurred after the age of 45, the study population included indigenous people, and the study was conducted in the general population. RESULTS: Fifteen studies representing five countries (Canada, Australia, the USA, Guam, Brazil) met the inclusion criteria. Dementia prevalence ranged from 0.5% to 20%. Retrospective studies relying on medical records for diagnoses had much lower prevalence rates and a higher risk of bias than population-based prospective studies performing their own diagnoses with culturally appropriate cognitive assessment methods. CONCLUSIONS: The prevalence of dementia among indigenous populations appears to be higher than it is for non-indigenous populations. Despite a building body of evidence supporting the need for dementia research among indigenous populations, there is a paucity of epidemiological research, none of which is of high quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».