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Enregistrement W4406223064 · doi:10.1002/alz.095446

Diagnostic journey and barriers to diagnosis for patients with mild cognitive impairment or dementia due to Alzheimer’s disease in Canada: results from a real‐world survey

2024· article· en· W4406223064 sur OpenAlexaffabout
Jennifer M. Glass, L. Boulay, Simona Vasileva‐Metiodiev, Chloe J. Walker, Sarah Cotton, Jean‐Éric Tarride, Robert Laforce, Serge Gauthier

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalMcMaster UniversityEli Lilly (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitive impairmentDiseaseAlzheimer's diseaseMedicineGerontologyCognitionPsychiatryPsychologyPediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) dementia progresses from preclinical brain changes, through mild cognitive impairment (MCI), to AD with dementia. Early diagnosis and confirmation of underlying AD pathology is crucial; however, there is still much to learn about patients’ diagnostic journey. We aimed to describe the diagnostic journey and barriers to diagnosis for patients with MCI or dementia due to AD in Canada. Method Data were collected from the Adelphi Real World AD Disease Specific Programme (DSP)™, a cross‐sectional survey of general practitioners (GPs) and specialists in Canada, from March to October 2023. GP surveys covered patient management and referral patterns. Specialists completed a survey capturing attitudes towards diagnosis, advanced testing, and future treatment landscape. Physicians saw ≥5 (GPs) or ≥10 (specialists) patients per week with MCI or dementia/AD. Analyses are descriptive. Result The survey was completed by 20 GPs and 30 specialists (19 neurologists, 6 psychiatrists, and 5 geriatricians). GPs reported patient difficulty remembering people’s names (65%) was the patient complaint that most often prompted further testing (Table 1). Other important patient complaints were problems concentrating on everyday tasks (45%) and worry about forgetting things, such as appointments so they have to rely on notes and calendars (45%). GPs reported referring an average of 25±22% of patients with MCI to a specialist after seeing them an average of 3.9±1.3 times. On average, 49±28% of patients with MCI or dementia/AD managed by GPs were not referred to a specialist. Specialists reported the top three barriers to early identification of patients with MCI and patients with mild dementia due to AD were delay due to lack of awareness of the condition (67% and 53%), lack of understanding what constitutes “normal” ageing (63% and 40%), and slow referral (37% and 40%) (Figure 1). Conclusion Many patients with MCI or dementia/AD in Canada are not referred by GPs, especially in early‐stage AD. Referrals from GPs were also often delayed, with specialists citing delay due to lack of patient awareness of MCI as the main barrier to early diagnosis. Improving awareness of early AD symptoms and AD pathology, and accelerating access to specialists, are warranted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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