Potentially preventable dementia in a First Nations population in the Torres Strait and Northern Peninsula Area of North Queensland, Australia: A cross sectional analysis using population attributable fractions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia is highly prevalent among Australia's First Nations peoples, including Torres Strait Islander and Aboriginal peoples in Far North Queensland (FNQ). It is likely that historically recent exposure to modifiable risk factors underlies these rates, and a large proportion of dementia may be potentially preventable. Methods: Data from two adult community health checks (2015-2018) were analyzed to determine the prevalence of 11 modifiable dementia risk factors among the First Nations residents of the Torres Strait and Northern Peninsula Area of FNQ. Population attributable fractions (PAF%) for dementia were calculated using age-standardized prevalence estimates derived from these health checks and relative risks obtained from previous meta-analyses in other populations. PAF% estimates were weighted for communality to account for overlap of risk factors. Findings: Half (52·1%) of the dementia burden in this population may be attributed to 11 potentially modifiable risk factors. Hypertension (9·4%), diabetes mellitus (9·0%), obesity (8·0%), and smoking (5·3%) were the highest contributing risk factors. The contribution of depression (2·0%) and alcohol (0·3%) was lower than other global and national estimates. While the adjusted PAF% for social isolation was low based on the adult community health check data (1·6%), it was higher (4·2%) when official census data were analyzed. Interpretation: These results suggest that a substantial proportion of dementia in FNQ First Nations peoples could potentially be prevented. Government investment in preventative health now is essential to reduce the future burden of dementia. Funding: National Health and Medical Research Council (NHMRC, GNT1107140, GNT1191144, GNT1106175, GNT0631947).
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».