Alzheimer’s Disease in Illinois: Analyzing Disparities and Projected Trends
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Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a growing public health issue disproportionately affecting adults 65 years and older. This growing trend is accompanied by rising economic, social, emotional, and physical costs, both for patients and their caregivers. As the U.S. population ages, understanding disparities in AD prevalence particularly by gender and age has become increasingly important, particularly in high-burden states like Illinois. This review focuses on gender and age disparities in AD, with a specific emphasis on Illinois. This review integrates national and global trends with state-specific projections and explores modifiable and non-modifiable risk factors that may contribute to these disparities. We analyzed projections from the Illinois Department of Public Health and the Alzheimer's Association to assess AD prevalence by gender and age across Illinois' 102 counties from 2020 to 2030, disaggregated by gender and age. Rates were compared with U.S. and global trends. Risk factors such as diabetes, education, access to care, and socioeconomic status were reviewed in the context of these disparities. Women consistently show higher AD prevalence across age groups and regions, with the greatest increase in cases is projected among adults aged 75 to 84 years, particularly in regions with higher women populations and social vulnerability. If unaddressed, risk factors like lower education, rural residency, and limited healthcare access may worsen these disparities. Addressing them requires focused public health efforts that combine early screening, caregiver support, and regional resource allocation. Illinois serves as a case study for targeted interventions applicable to broader national strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle