P.065 Alzheimer’s disease (AD) and dementias in Canada: First national surveillance data from the Canadian Chronic Disease Surveillance System (CCDSS)
Notice bibliographique
Résumé
Background: With a growing and aging population, the number of individuals with AD and dementias and their associated costs are expected to increase in Canada. Up to now, no national mechanism was in place to monitor the epidemiological burden of AD and dementias. This presentation will showcase the first CCDSS data available on these conditions. Methods: Through the CCDSS, a Federal/Provincial/Territorial partnership, health administrative databases are linked to collect data on chronic conditions. Using selected ICD-9(CM)/ICD-10 codes for AD and dementias, the validated case definition implemented to identify relevant cases aged 65+ is: 1+ hospitalizations; or 3+ physician claims within 2 years, with a 30-day-gap between each claim; or 1+ anti-dementia drug prescriptions. Prevalence and incidence rates will be presented by 5-year age group, sex, province/territory, and fiscal year. Results: Overall, incidence and prevalence rates were higher in women. The prevalence rate approximately doubled between 5-year age groups and sex differences tended to widen with age. While aged-standardised data show increasing prevalence rates over time, incidence rates fluctuated but suggest a decline since 2009/10. Conclusions: CCDSS data can be used to monitor the burden of AD and dementias in Canada. This information is important for the assessment of prevention actions and the planning of health care resources.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».