Prevalence of dementia among Indigenous populations of countries with a very high Human Development Index: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is a health priority for Indigenous peoples. Here, we reviewed studies on the prevalence of dementia or cognitive impairment among Indigenous populations from countries with a very high Human Development Index (≥0·8). Quality was assessed using the Joanna Briggs Institute risk-of-bias tool and CONSolIDated critERia for strengthening the reporting of health research involving Indigenous peoples (CONSIDER), with oversight provided by an Indigenous Advisory Board. After screening, 23 studies were included in the Review. Relative to the respective non-Indigenous populations, greater age-standardised prevalence ratios were observed in the Australian Aboriginal and Torres Strait Islander (2·5-5·2), Aotearoa-New Zealand Māori (1·2-2·0), and Singaporean Malay (1·3-1·7) populations, and greater crude prevalence ratios were observed in the Canadian First Nation (1·3), Singaporean Malay (2·3), Malaysian Melanau (1·7-4·0), American Indian and Alaska Native (1·0-3·2), and Chamorro of Guam (1·2-2·0) populations. The prevalence ratios were greater across younger age groups, predominantly comprising those younger than 70 years. 14 studies presented a moderate risk of bias and few studies reported Indigenous involvement. Despite improved management of risk factors, a greater prevalence of dementia persists in Indigenous populations, overall and at younger ages than in non-Indigenous populations. Future epidemiological work involving Indigenous populations should uphold and prioritise Indigenous perspectives.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».