Prevalence of dementia among people experiencing homelessness in Ontario, Canada: a population-based comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundCognitive decline in people experiencing homelessness (PEH) is an increasingly recognized issue. We compared the prevalence of dementia among PEH to housed individuals in the general population and those living in low-income neighborhoods. ApproachA population-based cross-sectional comparative analysis using linked healthcare administrative data from Ontario, Canada. We included individuals ≥45 years on January 1, 2019 who visited hospital-based ambulatory care (eg, emergency department), were hospitalized, or visited a Community Health Centre in 2019; and identified PEH if they had one or more healthcare records with an indication of homelessness or unstable housing. Prevalence of dementia was ascertained using a validated case definition for Alzheimer’s disease and related dementia. Poisson models were used to generate estimates of prevalence. Findings12,863 PEH, 475,544 low-income comparators, and 2,273,068 general population comparators were assembled. Among these groups, dementia prevalence was 68.7, 62.6, and 51.0 per 1,000, respectively. Descriptively, prevalence ratios between PEH and the comparator groups were highest within the ages of 55-64 and 65-74 in both sexes, ranging from 2.98 to 5.00. After adjusting for age, sex, geographical location of residence, and health conditions associated with dementia, prevalence of dementia among PEH was found to be 1.71 (95% CI: 1.60–1.82) and 1.90 (1.79–2.03) times greater than the low-income and general population comparators, respectively. InterpretationPEH experience high burden of dementia compared to housed populations in Ontario. Findings suggest that PEH may experience dementia at younger ages and may benefit from the development of proactive screening and housing interventions.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».