HEALTH SURVEILLANCE OF PERSONS LIVING WITH DEMENTIA AND CAREGIVER DYADS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between individuals living with dementia and their caregivers is important and can impact their dementia journey. However, limited national longitudinal data exists about the caregiver-person living with dementia dyad. Availability of such data would provide important information about joint trajectories and help to better identify the needs of caregivers and persons living with dementia across the dementia journey. The objective of this study was to develop a linked national longitudinal database of persons living with dementia and their caregivers. The Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) extracts and de-identifies clinical data from electronic medical records (EMR) from approximately 2 million patients across Canada. CPCSSN data is used to identify persons living with dementia and caregivers willing to participate in the study. CPCSSN data from participating dyads are linked (e.g., chronic and mental health conditions, diagnoses, laboratory test results) and additional information about the experiences of persons living with dementia and their caregivers (e.g., ethnicity, amount and type of care provided, burden, availability of support) are collected yearly using surveys. The growing database contains linked, de-identified, comprehensive information about persons living with dementia and their caregivers that will become a rich source of data for researchers, clinicians, and policymakers. Specifics around how the database was developed, and lessons learned will be discussed as these findings can be used as a template to develop similar linked health surveillance databases.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».