Approximation de la prévalence de la démence dans les enquêtes de population sur le vieillissement dans le monde: une approche d'apprentissage automatique non supervisée. Cleret de Langavant, Alzheimers Dement (N Y) 2020

Publications scientifiques intéressantes en gériatrie et psychogériatrie

Le présent écrit est une traduction partielle de l'article :
  • Cleret de Langavant L, Bayen E, Bachoud-Lévi A, Yaffe K. Approximating dementia prevalence in population-based surveys of aging worldwide: An unsupervised machine learning approach. Alzheimers Dement (N Y). 2020 Aug 27;6(1):e12074. doi: 10.1002/trc2.12074. eCollection 2020. PMID: 32885026 PMCID: 7453145

Introduction : La capacité de déterminer la prévalence de la démence dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI) reste difficile en raison du manque fréquent de données et des écarts importants dans la détermination des cas de démence.

Méthodes : La probabilité élevée de démence a été déterminée par regroupement hiérarchique après analyse en composantes principales appliquée dans 10 enquêtes démographiques sur le vieillissement : HRS (États-Unis, 2014), SHARE (Europe et Israël, 2015), MHAS (Mexique, 2015), ELSI (Brésil, 2016), CHARLS (Chine, 2015), IFLS (Indonésie, 2014-2015), LASI (Inde, 2016), SAGE-Ghana (2007), SAGE-Afrique du Sud (2007), SAGE-Russie (2007-2010). Nous avons approximé la prévalence de la démence à l'aide de méthodes de pondération.

Résultats : Le nombre estimé de cas de démence était : Chine, 40,2 millions ; Inde, 18,0 millions ; Russie, 5,2 millions ; Europe et Israël, 5,0 millions ; États-Unis, 4,4 millions ; Brésil, 2,2 millions ; Mexique, 1,6 million ; Indonésie, 1,3 million ; Afrique du Sud, 1,0 million ; Ghana, 319 000.

Discussion : Nos estimations étaient similaires aux précédentes dans les pays à revenu élevé, mais beaucoup plus élevées dans les PRFI. En extrapolant ces résultats à l'échelle mondiale, nous suggérons que près de 130 millions de personnes dans le monde présentaient une démence en 2015.

Lien vers l'article

  • Lien DOI (article complet en accès libre)
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    • Cleret de Langavant L, Bayen E, Yaffe K. Unsupervised Machine Learning to Identify High Likelihood of Dementia in Population-Based Surveys: Development and Validation Study. J Med Internet Res. 2018 Jul 9;20(7):e10493. doi: 10.2196/10493. PMID: 29986849 PMCID: 6056741
    • Livingston G, Sommerlad A, Orgeta V, Costafreda SG, Huntley J, Ames D, Ballard C, Banerjee S, Burns A, Cohen-Mansfield J, Cooper C, Fox N, Gitlin LN, Howard R, Kales HC, Larson EB, Ritchie K, Rockwood K, Sampson EL, Samus Q, Schneider LS, Selbæk G, Teri L, Mukadam N. Dementia prevention, intervention, and care. Lancet. 2017 Dec 16;390(10113):2673-2734. doi: 10.1016/S0140-6736(17)31363-6. Epub 2017 Jul 20. PMID: 28735855

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