Tip of the Iceberg: Assessing the Global Socioeconomic Costs of Alzheimer’s Disease and Related Dementias and Strategic Implications for Stakeholders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While it is generally understood that Alzheimer's disease (AD) and related dementias (ADRD) is one of the costliest diseases to society, there is widespread concern that researchers and policymakers are not comprehensively capturing and describing the full scope and magnitude of the socioeconomic burden of ADRD. This review aimed to 1) catalogue the different types of AD-related socioeconomic costs described in the literature; 2) assess the challenges and gaps of existing approaches to measuring these costs; and 3) analyze and discuss the implications for stakeholders including policymakers, healthcare systems, associations, advocacy groups, clinicians, and researchers looking to improve the ability to generate reliable data that can guide evidence-based decision making. A centrally emergent theme from this review is that it is challenging to gauge the true value of policies, programs, or interventions in the ADRD arena given the long-term, progressive nature of the disease, its insidious socioeconomic impact beyond the patient and the formal healthcare system, and the complexities and current deficiencies (in measures and real-world data) in accurately calculating the full costs to society. There is therefore an urgent need for all stakeholders to establish a common understanding of the challenges in evaluating the full cost of ADRD and define approaches that allow us to measure these costs more accurately, with a view to prioritizing evidence-based solutions to mitigate this looming public health crisis.
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.
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle