THE MANY FACES OF DEMENTIA IN CANADA: EXAMINING SEX, ETHNICITY, AND AGE OF ONSET IN THE LANDMARK STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the rapidly increasing size of the dementia population, it is important to enhance our understanding of the similarities and differences that are found across the people living with condition. This work takes a closer look at the many faces of dementia in Canada by highlighting the diversity that is found within the national population projections for dementia. To conduct these forecasts, a simulation model was developed using demographic characteristics and risk factors for dementia to estimate the numbers of people living with dementia in Canada from 2020-2050. From the results of the Landmark Study, we will highlight findings related to sex, Indigenous Peoples, ethnic origins, and young-onset dementia. In 2020, 61.3% of dementia diagnoses were in females and this sex ratio is projected to stay constant over the three decades. For Indigenous Peoples of Canada, dementia numbers are estimated to increase by 273% (2020: 10,800; 2050: 40,300). People of Asian origin will increase from 8% of people living with dementia in 2020 to 24% by 2050. The changes are driven both by future immigration, and by people who have already immigrated to Canada in the past few decades. The Landmark Study also projects that there could be over 40,000 people under the age of 65 living with dementia in Canada by 2050.These findings illustrate the changing landscape of people living with dementia in Canada. These demographic characteristics, as well as other distinctions across population groups, profoundly affect the way in which dementia is experienced and their care needs.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».