Répartition géographique de la maladie d’Alzheimer au Saguenay-Lac-Saint-Jean, Québec (Projet IMAGE) : résultats préliminaires
Bibliographic record
Abstract
La maladie d'Alzheimer (MA) est une affection neurodégénérative du cerveau dont l'étiologie demeure encore inconnue. Il s'agit de la forme de démence la plus commune chez la personne âgée car environ 60 % des cas de démence sénile présentent des lésions anatomo-pathologiques caractéristiques de la MA. Le taux de prévalence de la MA serait d'environ 5 % chez les individus âgés de 65 ans et plus. Les premiers symptômes apparaissent généralement après 60 ans et le risque d'être atteint augmente avec l'âge. En raison du phénomène de vieillissement de nos populations, le nombre de cas de MA devrait augmenter de façon significative dans l'avenir. Notre article a pour objectif de présenter les premières données du Projet IMAGE sur la répartition géographique de la MA, selon le lieu résidentiel des cas, au sein d'une région spécifique de la province de Québec. Nous faisons également état de nos premières mesures sur les variations entre les milieux urbain et rural. Le registre IMAGE de cas Alzheimer est en édification depuis 1986 sur l'ensemble du territoire du Saguenay—Lac-Saint-Jean; 221 cas « définitifs », « probables » et « possibles » sont répertoriés actuellement. En travaillant sur la base de six sphères géographiques de recensement prédéfinies, la variation des taux de prévalence standardisés n'apparaît pas statistiquement significative. Seules les sphères d'Alma et de La Baie, avec un indice comparatif de prévalence supérieur à l'unité, présentent une tendance au surnombre de cas, sans pour autant être statistiquement significative. Par ailleurs, la proportion de cas recensés dans la sphère d'Alma est en grande partie rurale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".