The Incidence and Prevalence of Dementia in Alberta, Canada between 2014 and 2022
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of people affected by dementia in Canada is anticipated to increase significantly in coming years. The province of Alberta is expected to have the largest relative increase in the number of people affected by dementia among all provinces in Canada. We determined the prevalence and incidence of diagnosed all-cause dementia in Alberta, Canada between 2014 and 2022 using population-based health data. METHODS: Population-based administrative health data were used to identify all individuals ages 65 years and older who were diagnosed with dementia between 2014 and 2022 in Alberta, Canada. A validated case ascertainment algorithm was used to identify cases of dementia. The prevalence of all-cause dementia was reported for all individuals on April 1, of each year. Annual numbers of incident cases of dementia were reported on April 1 for each year using individuals newly diagnosed with dementia in the preceding year. RESULTS: The overall prevalence of dementia in Alberta increased from 30,050 in 2014 to 43,802 in 2022 (45% relative increase). The number of incident cases of dementia increased from 6,884 individuals in 2014 to 8,741 in 2022 (27% relative increase). The incidence rate of dementia declined during this time period from 1.48/100 person years in 2014 to 1.37/100 person years in 2022 (p <0.001). CONCLUSION: The number of prevalent and incident cases of dementia increased significantly in Alberta between 2014 and 2022 although the incidence rate of dementia is decreasing during this time. This information has important implications for the planning supports and services for this population.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».