Incidence of Dementia in Canada: A National Trend Analysis of Newly Diagnosed Cases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dementia is a progressive neurocognitive disorder affecting aging populations worldwide. Understanding its incidence trends is essential for planning preventive strategies and healthcare services, particularly in countries with aging demographics like Canada. This study aimed to examine national trends in the age-standardized incidence rates of newly diagnosed dementia, including Alzheimer's disease, among Canadians aged 65 years or older from 2007 to 2022. METHODS: We conducted a retrospective, population-based trend analysis using the Canadian Chronic Disease Surveillance System (CCDSS), administered by the Public Health Agency of Canada (PHAC). The CCDSS aggregates de-identified administrative health data supplied by provincial and territorial health ministries, including physician billing claims, hospital discharge abstracts, and health insurance registry data. Dementia cases were ascertained using validated International Classification of Diseases (ICD)-9/ICD-10 diagnostic codes for Alzheimer's disease and related dementias applied to physician and hospital records (case definition and code list per CCDSS protocols). The study period covered fiscal years 2007-2008 through 2021-2022, with supplementary data for 2022-2023 where available. Age-standardized incidence rates were calculated using the 2011 Canadian standard population. Data completeness for physician billing and hospital discharge records exceeded 95% in participating jurisdictions; however, some provinces/territories had partial or missing submissions in certain years. All analyses used aggregated, de-identified counts provided by CCDSS; no individual-level records were accessed. RESULTS: In 2022, the crude incidence rate of newly diagnosed dementia among Canadians aged 65 years and older was 1,323 per 100,000 population per year (95%CI: 1315-1331). By sex, females had a higher crude incidence (1,437 per 100,000 population per year; 95%CI: 1425-1449) than males (1,194 per 100,000 population per year; 95%CI: 1183-1206). Incidence increased markedly with advancing age: 610 per 100,000 population per year (95%CI: 604-617) in those aged 65-79, and 3,669 per 100,000 population per year (95%CI: 3640-3697) among individuals aged more than 80. Regional disparities were observed: Nunavut had the highest age-standardized rate (1,700 per 100,000 population per year; 95%CI: 921-2969) while Saskatchewan had the lowest (1,154 per 100,000 population per year; 95%CI: 1108-1203). From 2007 to 2022, the age-standardized incidence declined overall; this pattern may potentially reflect improvements in prevention, risk-factor control, or early detection, although causal attribution cannot be established from these data alone. CONCLUSION: Although the age-standardized incidence of newly diagnosed dementia in Canada declined modestly between 2007 and 2022, substantial sex, age, and regional disparities remain. The findings emphasize the need for ongoing investment in dementia prevention, equitable diagnostic access, and region-specific interventions. With the aging population, coordinated public health strategies remain essential to sustain progress and reduce the future burden of dementia on individuals, caregivers, and healthcare systems.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».