Canada’s Enhanced Dementia Surveillance Initiative: Improving national dementia measures to inform public health actions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Enhanced Dementia Surveillance Initiative (EDSI), led by the Public Health Agency of Canada (PHAC), supports the implementation of Canada’s first national dementia strategy. To improve the national monitoring of dementia and its health impacts, the EDSI projects focused on priority data gaps: dementia by cause, progression stages and impacts; socio‐demographic characteristics, risk and protective factors; and caregivers. Method PHAC collaborated on 15 projects with multiple stakeholders (universities/research institutions, health organizations, and federal/provincial government departments). Each employed novel methods and data sources in the Canadian public health surveillance context. Existing and linked health administrative data, electronic medical records (EMR), various primary data collections, and longitudinal cohorts were leveraged to apply new approaches addressing the listed data gaps. Result Projects enabled various surveillance advancements in dementia health measures; examples are presented under four categories. 1. By leveraging existing databases with new linkages, algorithm validation and data visualization techniques, projects were able to better identify and characterize (clinical and sociodemographic characteristics) people living with dementia and their caregivers. 2. By enhancing linked health administrative data for national surveillance, new methods to report on dementia in long term care and dementia comorbidities were developed, and health care costs across dementia progression stages were calculated. 3. By developing new conceptual and data models, it was possible to enhance the understanding of the dementia national data landscape. The impact of selected factors on dementia risk in the population was also estimated, and dementia patients’ trajectories across care settings were described. 4. By applying a health equity lens, progress was made towards an improved monitoring of dementia in diverse populations, such as Indigenous communities and individuals experiencing homelessness. Conclusion Through a knowledge synthesis of the results and findings from the EDSI projects, PHAC aims to identify and integrate best practices for national dementia surveillance. The expected long‐term outcome of this initiative is to contribute to more robust evidence on dementia in Canada to help inform related public health actions.
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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 | 0,047 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».