Prevalence and sequence of chronic conditions in older people with dementia: a multi-province, population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Comorbid chronic conditions contribute to increased health service use and poor outcomes for people with dementia, but there is little information about the prevalence of these conditions in this population. METHODS: We used linked administrative data from British Columbia (BC), Ontario (ON), Quebec (QC) and Prince Edward Island (PE) to identify a cohort of 287 453 individuals aged 65 years and older with prevalent dementia in April 2015, and followed this population until March 2020. We determined the prevalence of comorbid chronic conditions and ascertainment dates using Canadian Chronic Disease Surveillance System definitions, and used descriptive statistics to compare patterns across provinces. RESULTS: Sociodemographic characteristics were similar across provinces (mean age: 83.0 [PE]-84.3 [BC] years; female sex: 61.8% [BC]-66.2% [QC]; and long-term care facility residence: 39.5% [QC]-41.6% [BC]). People with dementia commonly experienced five or more comorbid conditions (38.8% [PE]-53.5% [ON]); the most prevalent were hypertension (76.4% [PE]-81.4% [ON]), mental illness and alcohol- or druginduced disorders (44.4% [QC]-91.2% [BC]) and osteoarthritis (43.8% [PE]-60.4% [ON]). Hypertension, diabetes and stroke were frequently apparent before dementia ascertainment, whereas heart failure and traumatic brain injury were apparent almost as frequently after dementia ascertainment as before. CONCLUSION: Patterns of comorbid chronic conditions were similar across provinces, with most present prior to dementia ascertainment. Health service planning strategies should be developed and shared across provinces to address the complex health care needs of people with dementia.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».