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Enregistrement W4410827100 · doi:10.1038/s43856-025-00923-6

A multinational cohort study of trends in survival following dementia diagnosis

2025· article· en· W4410827100 sur OpenAlexaffabout
Hao Luo, Marjaana Koponen, Christoph Roethlein, Cornelia Becker, J. Simon Bell, Kebede Beyene, Yi Chai, Amy Hai Yan Chan, Celine Sze Ling Chui, Britta Haenisch, Sirpa Hartikainen, Amy T. Hsu, Jenni Ilomäki, Ju Hwan Kim, Martín Knapp, Elizabeth Kunkel, Edward Chia‐Cheng Lai, Kui Kai Lau, Wallis C. Y. Lau, Hyesung Lee, Tzu-Chi Liao, Terry Yat Sang Lum, Kenneth K. C. Man, Ju‐Young Shin, Anna‐Maija Tolppanen, Gloria Hoi Yan Wong, Ian Chi Kei Wong

Notice bibliographique

RevueCommunications Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesShenzhen UniversityInnovation and Technology Commission
Mots-clésDementiaCohortMultinational corporationMedicineCohort studyInternal medicineBusinessDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information on the survival of people living with dementia over time and across systems can help policymakers understand the real-world impact of dementia on health and social care systems. This multinational cohort study examines the trends in relative mortality risk following a dementia diagnosis. A common protocol was applied to population-based data from the UK, Germany, Finland, Canada (Ontario), New Zealand, South Korea, Taiwan and Hong Kong. Individuals aged 60+ with an incident dementia diagnosis recorded between 2000 and 2018 were followed until death or the end of the study period. Cox proportional hazards regression was used to assess the association of mortality in dementia patients with the year of dementia diagnosis. Data from 1,272,495 individuals, with the mean age at diagnosis ranging from 76.8 years (South Korea) to 82.9 years (Germany), show that the overall median length of survival following recorded diagnosis ranges from 2.4 years (New Zealand) to 7.9 years (South Korea). Hazard ratios (HRs) estimated from Cox proportional hazard models decline consistently over the study period in the UK, Canada, South Korea, Taiwan and Hong Kong, which accounted for 84% of all participants. For example, the HR decreases from 0.97 (95% CI: 0.92–1.02) in 2001 to 0.72 (0.65–0.79) in 2016 in comparison to year 2000 in the UK. This study shows a steady trend of decreasing risk of mortality in five out of eight databases, which signals the potential positive effect of dementia plans and associated policies and provides reference for future policy evaluation. Luo et al. conducted a multinational cohort study examining the trends in mortality risk among 1,272,495 individuals with incident dementia between 2000 and 2018. There is a consistent decline in mortality risk following dementia diagnosis in the UK, Canada, South Korea, Taiwan and Hong Kong, indicating potential advancements in dementia care. How long people live after being diagnosed with dementia can vary between countries and over time. Understanding recent trends in survival following dementia diagnosis across countries can help policymakers better plan support and services for dementia. This multinational study analysed data from over 1.2 million people aged 60 years and older who were diagnosed with dementia between 2000 and 2018 in eight regions: the UK, Germany, Finland, Canada (Ontario), New Zealand, South Korea, Taiwan and Hong Kong. In five of these regions, people diagnosed with dementia in more recent years had a lower risk of dying compared to those diagnosed in earlier years. These improvements in survival may be due to earlier diagnosis and better dementia care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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