Estimating the Lifetime Risk of Dementia in the Canadian Elderly Population Using Cross-Sectional Cohort Survival Data
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is one of the world's major public health challenges. The lifetime risk of dementia is the proportion of individuals who ever develop dementia during their lifetime. Despite its importance to epidemiologists and policy-makers, this measure does not seem to have been estimated in the Canadian population. Data from a birth cohort study of dementia are not available. Instead, we must rely on data from the Canadian Study of Heath and Aging, a large cross-sectional study of dementia with follow-up for survival. These data present challenges because they include substantial loss to follow-up and are not representatively drawn from the target population because of structural sampling biases. A first bias is imparted by the cross-sectional sampling scheme, while a second bias is a result of stratified sampling. Estimation of the lifetime risk and related quantities in the presence of these biases has not been previously addressed in the literature. We develop and study nonparametric estimators of the lifetime risk, the remaining lifetime risk and cumulative risk at specific ages, accounting for these complexities. In particular, we reveal the fact that estimation of the lifetime risk is invariant to stratification by current age at sampling. We present simulation results validating our methodology, and provide novel facts about the epidemiology of dementia in Canada using data from the Canadian Study of Health and Aging.
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».