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Enregistrement W4413794299 · doi:10.1177/08919887251371725

Healthcare Service Utilisation of People Living With Non-Alzheimer’s Dementia: A Systematic Review

2025· review· en· W4413794299 sur OpenAlexaffabout
Anna Tjin, Leng Leng Thang, Harsharon Kaur Sondh, Robert Stewart

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Psychiatry and Neurology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensRutter (Canada)
Organismes subventionnairesUK Prevention Research PartnershipNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration South LondonMedical Research CouncilKing’s College London
Mots-clésDementiaHealth careGerontologyAlzheimer's diseaseMedicineService (business)PsychiatryPsychologyDiseaseBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe global rise in dementia presents significant challenges for healthcare systems. While Alzheimer's disease (AD) dominates dementia care, people with non-Alzheimer's dementias (non-AD), such as dementia with Lewy bodies (DLB), frontotemporal dementia (FTD), vascular dementia (VD), and Parkinson's disease dementia (PDD), often have distinct and unmet healthcare needs.AimThis systematic review aimed to summarise evidence on healthcare utilisation (HCU) patterns and factors affecting care among people living with non-AD dementias.MethodsFollowing a PROSPERO-registered protocol (CRD42024568391), comprehensive searches of Embase, Ovid MEDLINE, Global Health, PsycINFO, and PubMed were conducted in February and June 2024. Peer-reviewed English-language studies reporting on HCU or its determinants in DLB, FTD, VD, or PDD were included. Reviews, case reports, grey literature, and studies without subtype-specific data were excluded. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale.ResultsThirty-one studies (16 cohort; 10 cross-sectional, 4 case-description, and 1 chart review) were included. HCU varied by dementia subtype and was influenced by sociodemographic, cognitive, and clinical factors. Compared with AD, non-AD dementias had higher healthcare use and costs. PDD showed the highest inpatient, outpatient, and skilled nursing care use, driven by severe cognitive decline. DLB was linked to unplanned hospital admissions and frequent ambulance use, often due to falls and pneumonia. FTD resulted in extended hospital stays related to behavioural symptoms, while VD incurred high costs due to chronic comorbidities and long-term care needs.ConclusionPeople with non-AD dementias have greater and distinct healthcare needs. Future research should develop standardised measures and tailored interventions to address their complex socioeconomic and clinical requirements.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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