Prevalence and Severity Distribution of Alzheimer’s Disease in the United States from the Health and Retirement Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is limited data regarding Alzheimer’s disease (AD) prevalence by severity across the AD continuum. This study aimed to estimate prevalence of mild cognitive impairment (MCI) and mild, moderate, and severe AD in a representative sample of the United States (US) population. Method Data from the Health and Retirement Study (HRS), a bi‐annual national survey of older adults in the US, were analyzed (2014‐2018), applying cluster sampling weights. AD ascertainment from HRS was based on patient report of a clinical diagnosis (physician diagnosis‐based), or the test score of Modified Telephone Interview of Cognitive Status (TICS‐m) (cognitive performance‐based). Patients with MCI were identified with the cognitive performance‐based method only. MCI and AD severity stages were ascertained using a crosswalk between the scores of TICS‐m and the mini‐mental state examination (MMSE). Result The diagnosis‐based method identified 1.2%, 1.2%, 1.3% patients with AD in 2014, 2016 and 2018, respectively (2.2% pooled). The mean (SD) age was 79.4 (10.3) years, with 61% women and 22% had passed college education (combined across surveys). The cognitive performance‐based method identified 23%, 23%, 21% patients with MCI in 2014, 2016 and 2018, respectively (24% pooled), and 27%, 22%, 17% patients with AD in 2014, 2016 and 2018, respectively (30% pooled). For patients with MCI, the mean age was 67.3 (10.1) years, with 51% women and 36% passed college education; for patients with AD, the mean age was 72.8 (11.1) years, with 53% women and 28% had passed college education. Severity distributions are shown in Figure 1. Unweighted results were similar. Conclusion The cognitive performance‐based method identified a substantially higher prevalence of AD than the diagnosis‐based method and enabled identification of MCI prevalence using HRS data. The prevalence of MCI was consistently higher than AD dementia severity categories over the years (2014, 2016, and 2018). The discordance in AD prevalence estimation between cognitive performance‐based and diagnosis‐based methods underscores a need for better understanding of clinical practice patterns in AD diagnosis, use of clinical assessment tools, and severity classification in the US.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».