Differences in diagnostic process, treatment and social Support for Alzheimer's dementia between primary and specialist care: resultss from the Swedish Dementia Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: the increasing prevalence of Alzheimer's dementia (AD) has shifted the burden of management towards primary care (PC). Our aim is to compare diagnostic process and management of AD in PC and specialist care (SC). Design: cross-sectional study. Subjects: a total of, 9,625 patients diagnosed with AD registered 2011-14 in SveDem, the Swedish Dementia Registry. Methods: descriptive statistics are shown. Odds ratios are presented for test performance and treatment in PC compared to SC, adjusted for age, sex, Mini-Mental State Examination (MMSE) and number of medication. Results: a total of, 5,734 (60%) AD patients from SC and 3,891 (40%) from PC. In both, 64% of patients were women. PC patients were older (mean age 81 vs. 76; P < 0.001), had lower MMSE (median 21 vs. 22; P < 0.001) and more likely to receive home care (31% vs. 20%; P < 0.001) or day care (5% vs. 3%; P < 0.001). Fewer diagnostic tests were performed in PC and diagnostic time was shorter. Basic testing was less likely to be complete in PC. The greatest differences were found for neuroimaging (82% in PC vs. 98% in SC) and clock tests (84% vs. 93%). These differences remained statistically significant after adjusting for MMSE and demographic characteristics. PC patients received less antipsychotic medication and more anxiolytics and hypnotics, but there were no significant differences in use of cholinesterase inhibitors between PC and SC. Conclusion: primary and specialist AD patients differ in background characteristics, and this can influence diagnostic work-up and treatment. PC excels in restriction of antipsychotic use. Use of head CT and clock test in PC are areas for improvement in Sweden.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».