Population Forecasting with Alzheimer's Disease in Iran Using a System Dynamic Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of Alzheimer's disease in Iran, attributed to the demographic shift towards an aging population, holds considerable importance. We aimed to estimate the prevalence and number of Alzheimer's disease in Iran by 2029. Methods: Dynamic modeling techniques were employed to project the number of Alzheimer's disease (AD) among the elderly population in Iran by the year 2029. Two interconnected models were developed to facilitate this estimation. The initial model is a demographic model that captures the aging population's growth dynamics. The subsequent model, an AD evaluation model, that assess potential impacts on disease. This approach enables a comprehensive analysis of the factors influencing AD trends within the context of Iran's aging demographic. Results: The results show the number of individuals aged over 60 is expected to rise from approximately 9.1 million in 2020 to around 13.7 million in 2029. As the older adult population grows, the number of AD is also anticipated to increase. The number of Alzheimer's patients is predicted to grow from about 464,400 in 2020 to roughly 729,900 by 2029. Conclusion: Forecasting future trends in AD, especially in developing countries, is crucial for policymakers because of its growing impact on healthcare systems and economies globally. The findings of this study can aid in assessing the economic burdens associated with treating Alzheimer's patients, providing valuable insights for planning and resource allocation.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».