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Enregistrement W2420794398 · doi:10.1017/cjn.2016.2

The Prevalence and Incidence of Dementia with Lewy Bodies: a Systematic Review

2016· review· en· W2420794398 sur OpenAlexafffundvenue
David B. Hogan, Kirsten M. Fiest, Jodie I. Roberts, Colleen J. Maxwell, Jonathan Dykeman, Tamara Pringsheim, Thomas Steeves, Eric E. Smith, Dawn Pearson, Nathalie Jetté

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of WaterlooSouth Health CampusOntario Brain InstituteHotchkiss Brain InstituteInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésDementia with Lewy bodiesDementiaIncidence (geometry)MedicinePrevalenceMEDLINEPopulationSystematic reviewEpidemiologyPediatricsDemographyGerontologyPathologyEnvironmental healthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population-based prevalence and incidence studies are essential for understanding the societal burden of dementia with Lewy bodies (DLB). METHODS: The MEDLINE and EMBASE databases were searched to identify publications addressing the incidence and/or prevalence of DLB. References of included articles and prior systematic reviews were searched for additional studies. Two reviewers screened all abstracts and full-text reviews, abstracted data and performed quality assessments. RESULTS: Twenty-two studies were included. Incidence rates ranged from 0.5 to 1.6 per 1000 person-years. DLB accounted for 3.2-7.1% of all dementia cases in the incidence studies. Point and period prevalence estimates ranged from 0.02 to 63.5 per 1000 persons. Increasing prevalence estimates were reported with increasing age. DLB accounted for from 0.3 to 24.4% of all cases of dementia in the prevalence studies. CONCLUSIONS: DLB becomes more common with increasing age and accounts for about 5% of all dementia cases in older populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations216
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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