Dementia diagnosis inequality between high‐income countries and Brazil: how challenging the diagnosis can be
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early diagnosis is essential for effective dementia management, but LMICs, including Brazil, face a significant disparity in terms of resources for diagnosis compared to high-income countries. Therefore, we aim to assess diagnostic methods and clinical practice tools available in specialized dementia care centers across Brazil. METHODS: We developed an online survey to get information about the current infrastructure, cognitive tests utilized, the availability of cerebrospinal fluid (CSF) and imaging biomarkers, and patients' sociodemographic data. This survey gathered responses in July, 2024 from neurologists affiliated with the Brazilian Academy of Neurology who work in centers specialized in dementia management. RESULTS: Neurologists from 24 outpatient clinics across 10 Brazilian states participated. Most clinics (87%) are associated with the Public Health System. Regarding research infrastructure, 39.1% lack a research database, and clinical data remain in medical records. All settings record age, sex, and education, but the settings often omit ethnicity (67.0%) and socioeconomic status (27.0%). Clinical dementia diagnoses are registered electronically in 78.0% of centers. Cognitive assessment relies on the Mini-Mental State Examination (100%), the Montreal Cognitive Assessment (66.7%), and the Brief Cognitive Screening Battery (54.2%). Functional assessment relies on the Pfeffer Questionnaire in 33.3% and on the KATZ Scale in 20.8% of settings. Neuropsychiatric evaluations occur in 58.3%, especially based on the Geriatric Depression Scale. Only 29.2% of centers assess dementia staging, and Clinical Dementia Rating is the primary tool. Neuropsychological and functional evaluations are unavailable in 33.3% and 66.7% of settings, respectively. Only 29.2% assess Alzheimer's disease CSF biomarkers, differing from the routine laboratory tests (100%) and routine CSF analysis (79.2%). Brain MRI is universally available, but PET-FDG (25%) and PET-amyloid (12.5%) are scarce. Genetic testing is unavailable in 70.8% of clinics. CONCLUSION: The survey highlights significant heterogeneity and gaps in dementia diagnostic process in Brazil. Clinical and cognitive assessment dominate the diagnostic practice, contrasting with the latest criteria emphasizing biomarkers. Efforts to harmonize dementia diagnostic practices, standardize data collection and expand access to advanced diagnostic tools will enhance the dementia care landscape.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».