The global macroeconomic burden of Alzheimer's disease and other dementias: estimates and projections for 152 countries or territories
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease and other dementias (ADODs) severely threaten the wellbeing of older people, their families, and communities, especially with projected exponential growth. Understanding the macroeconomic implications of ADODs for policy making is essential but under-researched. METHODS: We used a health-augmented macroeconomic model to calculate the macroeconomic burden of ADODs for 152 countries or territories, accounting for: the effect on labour supply of reduced working hours of informal caregivers; the effect on labour supply of ADODs-related mortality and morbidity; age-sex-specific differences in education, work experience, labour market participations, and informal caregivers; and treatment and formal care costs diverting from savings and investments. FINDINGS: ADODs will cost the world economy 14 513 billion international dollars (INT$, measured in the base year 2020; 95% uncertainty interval [UI] 12 106-17 778) from 2020 to 2050, equivalent to 0·421% (95% UI 0·351-0·515) of annual global GDP. Japan incurs the largest annual GDP loss at 1·463% (1·225-1·790). China (INT$2961 billion [2507-3564]), the USA (INT$2331 billion [1989-2829]), and Japan (INT$1758 billion [1471-2150]) face the largest absolute economic burdens. The economic burden of informal care ranges from 60·97% in high-income countries to 85·45% in lower-middle-income countries, and treatment and formal care costs range from 10·50% in lower-middle-income countries to 30·80% in high-income countries. INTERPRETATION: The macroeconomic burden of ADODs is substantial and unequally distributed across countries and regions. Global efforts to reduce the burden, especially with regard to informal care, are urgently needed. FUNDING: National Institute on Aging, National Institutes of Health; Chinese Academy of Engineering; Chinese Academy of Medical Sciences; Bill & Melinda Gates Foundation; Davos Alzheimer's Collaborative through Data for Decisions.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».