Diversity, Equity and Inclusivity‐ Low and Middle Income countries and the Lancet commission
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Data from high‐income countries (HICs) suggest a decline in age‐specific incidence rates of dementia. However, this has happened primarily in HICs, with low‐ and middle‐ income countries (LMICs) facing two main challenges: a higher burden of risk factors and, in general, a faster ageing population. Most people with dementia live in LMICs, and this is set to increase, thus requiring urgent and robust action to prevent, treat and support people with dementia and their families. Methods We, in the Lancet Commission, reviewed the most recent literature, and conducted a new metanalysis on worldwide dementia risk. We have calculated worldwide figures, although there may be variation in different ethnic and socioeconomic groups. Results Dementia studies are overwhelmingly from HICs, and there is a tendency to recruit people of European origin with higher education and socioeconomic status, with few people from ethnic minority groups. The same applies in respect of worldwide clinical trials, including multicomponent interventions to reduce risk, biomarker research and pharmacological/non‐pharmacological interventions. Although most interventions are developed in HICs, culturally adapted interventions seem to be as effective in LMICs as in their original context, as long as the interventions’ core components are not compromised in the adaptation process. Conclusion Policy interventions can improve dementia prevention, particularly in LMICs and in minority and lower level socio‐economic groups ‐ precisely the people who have the greatest burden of modifiable risk and are more likely to develop dementia. Dementia prevention efforts should be tailored to the needs of the different countries and different groups within countries. Trials and research databases should aim for sociodemographic diversity to reflect real life populations. Although evidence‐based interventions developed in HICs can be effective in LMICs, there is often a lack of healthcare infrastructure and resources to deliver them. Moreover, cultural differences can make them inappropriate or less effective. Interventions should be developed in partnership with local communities to ensure their appropriateness in respect of the culture, beliefs and practises which vary within and between countries.
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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 | 0,017 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».