Using real‐world general practitioner data to study the diagnosis and management of dementia: rationale and design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background General practitioners (GPs) play a critical role in the early recognition of cognitive deficits and management of dementia. Timely diagnosis is important in light of potential disease‐modifying therapies and the potential to improve patient outcomes. We aimed to establish a real‐world data cohort utilizing data from GPs on individuals with dementia as a starting point, with the goal of gaining valuable insights into trajectories and management of dementia and patient outcomes. Here we describe the rationale and design. Method We selected individuals with dementia using Dutch GP data from the PHARMO Data Network, which includes diagnoses, symptoms, examinations, prescriptions, and communication between GPs and specialists. Diagnosis of dementia was defined as a diagnosis code or prescription of anti‐dementia drugs between January 1, 2011 and December 31, 2020. Persons were included if they had one year of history prior to dementia diagnosis. We described the cohort in terms of demographics and screening tests for cognitive impairment. Result A total of 52,911 individuals with dementia were selected from a source population of 4.7 million persons. The mean age was 81 years (standard deviation [SD] = 8.65) and 31,343 (59%) were female (Table 1). On average, patients have 8.6 years (SD = 4.09) of data available prior to dementia diagnosis and can be followed‐up for 2.8 years (SD = 2.19) after diagnosis. The reason for end of follow‐up was death for 16,978 persons (32%), end of data availability for 21,314 persons (40%), and 14,699 (28%) reached December 31, 2020 and are still registered (i.e., active). We found the Mini‐Mental State Examination (MMSE) in GP records of 31,759 persons (60%), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS) for only 1,777 (3%), and 29 persons (<0.5%), respectively. Conclusion We created a cohort of 52,991 individuals with dementia, providing a starting point for further research on trajectories and management of AD in primary care and patient outcomes. Next steps include matching the cohort with dementia‐free controls, enriching the cohort by established linkages to other data sources (e.g. hospital data), and examining healthcare resource utilization, indicators of cognitive decline, treatment, and young‐onset dementia.
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 | 0,103 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».