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Enregistrement W4413113806 · doi:10.1002/alz.70571

Dementia care and mortality in people experiencing homelessness: A matched cohort study

2025· article· en· W4413113806 sur OpenAlexafffundabout
Salimah Z. Shariff, Melody Lam, Monidipa Dasgupta, Cheryl Forchuk, Richard Booth

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésDementiaCohortGerontologyCohort studyMedicinePsychologyPsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: People experiencing homelessness are disproportionately affected by dementia, yet little is known about their dementia care and mortality rates after a diagnosis. METHODS: Homeless (n = 559) and housed (n = 2002) individuals newly diagnosed with dementia were matched on age, sex, diagnosis date, and health region within the province of Ontario, Canada. Dementia care, long-term care admissions, health service use, and mortality rates within 1 year of diagnosis were compared between groups. RESULTS: Homeless individuals were more often admitted to long-term care and less often received cholinesterase inhibitors. They also had higher rates of unscheduled emergency department visits, hospital bed days without acute care needs, and mortality compared to housed individuals. DISCUSSION: Individuals experiencing homelessness have higher use of hospital-based services and elevated mortality. They are also more frequently admitted to long-term care, reinforcing the importance of developing integrated care models that combine health care, social services, and housing support. HIGHLIGHTS: Homeless individuals diagnosed with dementia face higher mortality and care gaps. Most are not placed in long-term care within a year of diagnosis. Tailored care models linking health care, housing, and social services are needed.

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)0,002
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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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