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Enregistrement W4409307147 · doi:10.1136/bmjopen-2024-095577

Prevalence of dementia and mild cognitive impairment among the older prisoner population in England and Wales: a cross-sectional study

2025· article· en· W4409307147 sur OpenAlexaboutno aff
Katrina Forsyth, Baber Malik, Roger T. Webb, Leanne Heathcote, Laura Archer-Power, Richard Emsley, Jane Senior, Rachel Domone, Salman Karim, Adrian Hayes, Matthew Carr, Alistair Burns

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineDementiaMontreal Cognitive AssessmentGerontologyPopulationPrisonCross-sectional studyPsychiatryCognitive impairmentCognitionDemographyPsychologyEnvironmental healthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To estimate the prevalence of dementia and mild cognitive impairment (MCI) in the older prisoner population in England and Wales and to establish risk of harm to self and others, activity of daily living needs and social networks of prisoners with likely MCI and dementia. DESIGN: We screened 869 older prisoners (aged 50 years and older) using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Participants testing positive on the MoCA (≤23) were interviewed using the Addenbrooke's Cognitive Examination, Third Revision (ACE-III) and a range of standardised assessments were used to assess risks of externalised violence and of self-harm; activities of daily living needs; mental health needs; history and symptoms of brain injury (if applicable) and social networks. SETTING: The sample was drawn randomly from women's prisons (n=10) and a representative range of adult men's prisons (n=11) across England and Wales. PARTICIPANTS: Participants were aged 50 or over and resident in one of the participating prison establishments on the study's census day. MAIN OUTCOME MEASURE: ACE-III. RESULTS: We recruited 596 men and 273 women prisoners. Across the whole sample of older prisoners, the prevalence of dementia was 7.0% (95% CI 5.5%, 8.9%) (when weighted for sex and age), with the highest prevalence found among prisoners aged 70 years and older at 11.8% (95% CI 8.0%, 17.1%). The prevalence of dementia for men was 7.0% (95% CI 5.2%, 9.4%) and for women was 6.0% (95% CI 3.8%, 9.5%). Only two individuals (3%) who screened positively on the MoCA had a diagnosis of dementia in their prison healthcare notes, suggesting current under-recognition. The prevalence of MCI was 0.8% (95% CI 0.4% to 1.7%, weighted by age). Of those who screened positively on the MoCA, 32 (46%) participants had a high or very high risk of harm to self or others, and 70 (35%) had no friends with whom they could talk to about private matters or to call on for help (n=35, 50%). CONCLUSIONS: Approximately 1020 older adults living in prison have symptoms of likely dementia, and service provision for this group is inadequate.

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)0,003
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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