The Many Faces of Dementia in Canada: Findings from the Landmark Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the rapidly increasing size of the dementia population, it is important to get a better understanding of the similarities and differences that are found across the people living with dementia. This work expands on the first report from the Landmark Study and takes a closer look at the many faces of dementia in Canada by highlighting some of the diversity that is found within the national projections for dementia. Method Using the Canadian Centre for Economic Analysis’s socio‐economic statistical analysis platform, a simulation model was developed using demographic characteristics and risk factors for dementia to forecast the numbers of people living with dementia in Canada from 2020‐2050. Here, we will examine findings related to sex, Indigenous Peoples, ethnic origins, and young‐onset dementia. Result In 2020, 61.3% of dementia diagnoses were in females and this sex ratio is projected to stay relatively constant over the three decades. By 2050, 1.08 million females and 637,000 males are projected to be living with dementia. For Indigenous Peoples of Canada, dementia numbers are estimated to increase by 273% (2020: 10,800; 2050: 40,300). By 2050, the ethnic background of people living with dementia will be quite different than today. 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. While most cases of dementia are found in older age groups, by 2050, the Landmark Study projects that there could be over 40,000 people under the age of 65 living with dementia in Canada, compared to the 28,000 in 2020. Conclusion This study illustrates the changing landscape of dementia in Canada. The characteristics examined in this study, as well as other distinctions between people, can profoundly affect the way in which dementia is experienced and their care needs. When it comes to these differences, we propose that the best way forward is to examine them, generate evidence, listen closely to the recommendations that come from these communities, and collectively advocate for systemic change.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».