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Enregistrement W7116951233 · doi:10.1002/alz70860_107449

Inequities in dementia diagnosis and care: insights from a universal health care system

2025· article· en· W7116951233 sur OpenAlexaffabout
Claire Godard‐Sebillotte, Sanjna Navani, Wang Xia, Geneviève Arsenault‐Lapierre, Nadia Sourial, Amélie Quesnel‐Vallée, Louis Rochette, Victoria Massamba, Isabelle Vedel

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaHealth careIncidence (geometry)Universal health careMEDLINEHealth equity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Burgeoning literature reports inequities in dementia diagnosis and care; evidence from a universal health care system using a comprehensive set of indicators and an intersectional approach is lacking. METHODS: We conducted a repeated yearly cohort study of community-dwelling people in Quebec with incident dementia (2000-2017). We described dementia diagnosis and 23 indicators of health service use and mortality across levels of material deprivation, derived from a validated ecological index based on the average income, employment, and education of residential neighborhoods. We then conducted preliminary description of patterns of primary care use across material deprivation and a neighborhood racialization index, derived from a census question around self-identification as visible minority. RESULTS: Of the 193,834 community-dwelling people with a new diagnosis of dementia, around 20% belonged to each material deprivation category. Age-standardised rates of 15/23 indicators differed across SES. People from most deprived areas had more hospitalisations, emergency department visits, potentially inappropriate medication prescriptions, and higher 1-year mortality, though they had higher care continuity. Conversely, rates were comparable across groups for the prescription of dementia-specific medications, and primary care visits. Patterns of primary care use varied across material deprivation and neighborhood racialization; with higher use in wealthiest neighborhoods, the highest use being in the most racialized ones. DISCUSSION: Despite global findings of higher dementia incidence in lower SES, we found similar incidence across SES. These findings indicate that there is likely severe under-diagnosis of dementia in more materially deprived neighborhoods. Stark differences across SES in service use by people with dementia may indicate different health needs and/or allude to pervasive health inequities. An intersectional lens allows for a nuanced description of inequalities. These results can inform policies to offer equitable, appropriate, and needs-based care to all people living with dementia.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,005
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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