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Enregistrement W4312088061 · doi:10.1002/alz.062546

Canada’s changing dementia landscape: Preliminary findings from The Landmark Study

2022· article· en· W4312088061 sur OpenAlexaffabout
Joshua Armstrong, David Stiff, Evelyn Baraké, Paul Smetanin, Josée Guimond, Saskia Sivananthan

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensCanadian Heart Research CentreAlzheimer Society of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaImmigrationEthnic groupDemographyPopulationIncidence (geometry)GeographyProjections of population growthGerontologyMedicinePopulation growthSociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background As with many nations, the prevalence of dementia in Canada is expected to rise dramatically in the upcoming decades as the population ages. The Landmark Study is aimed at updating these estimates and the broader population changes associated for the Canadian population made in the 2010 Rising Tide Report. Method Using the Canadian Centre for Economic Analysis’s socio‐economic statistical analysis platform, a simulation model was developed using demographic characteristics (age, sex, ethnicity) and risk factors for dementia to forecast the burden of dementia in Canada over the next 30 years. This approach allows for comparisons across sex, ethnicity, provinces, while accounting for population dynamics including immigration. The model was also used to examine how a delay in incidence (1‐year, 5‐years, 10‐years) would impact prevalence and incident cases. Result As expected, the model forecasts the number of Canadians with dementia to more than double in the next 30 years: 493,718 (2020; 59.6% female) to 1,296,707(2050; 61.2% female; Figure 1). With changing immigration patterns, the ethnic background of people with dementia will be quite different than today. People with Asian origin could increase from 8% of people with dementia today to 24% by 2050 (Figure 2). The changes are driven both by future immigration, and people who have already immigrated to Canada in the past. Delays in onset of 1 year would avoid over 300K cases, whereas a deferred incidence of 10 years would bring Canadian dementia rates to lower than where it is today (Figure 3). With the increase in prevalence of dementia, comes an increase in the number of informal caregivers and the number of hours providing care to persons living with dementia. The number of informal caregivers in 2020 (349,551; 472.6 million hours/year) is projected to increase in 2050 to 1,005,815 (1,386 million hours/year; Figure 4). Conclusion This study forecasts rising dementia prevalence in Canada, illustrates the changing landscape of ethnicity in Canadians living with dementia, and estimates the population‐level impacts of interventions that delay onset of dementia would have on prevalence, incidence, and informal care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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