Report summary – Prevalence and monetary costs of dementia in Canada (2016): a report by the Alzheimer Society of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Dementia prevalence estimates vary among population-based studies, depending on the definitions of dementia, methodologies and data sources and types of costs they use. A common approach is needed to avoid confusion and increase public and stakeholder confidence in the estimates. Since 1994, five major studies have yielded widely differing estimates of dementia prevalence and monetary costs of dementia in Canada. These studies variously estimated the prevalence of dementia for the year 2011 as low as 340 170 and as high as 747 000. The main reason for this difference was that mild cognitive impairment (MCI) was not consistently included in the projections. The estimated monetary costs of dementia for the same year also varied, from $910 million to $33 billion. This discrepancy is largely due to three factors: (1) the lack of agreed-upon methods for estimating financial costs; (2) the unavailability of prevalence estimates for the various stages of dementia (mild, moderate and severe), which directly affect the amount of money spent; and (3) the absence of tools to measure direct, indirect and intangible costs more accurately. Given the increasing challenges of dementia in Canada and around the globe, reconciling these differences is critical for developing standards to generate reliable information for public consumption and to shape public policy and service development.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».