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Enregistrement W1487954414 · doi:10.1007/s11724-009-0141-8

Portrait de la douleur chronique au Canada: les femmes souffrent-elles plus que les hommes ?

2009· article· fr· W1487954414 sur OpenAlexaffabout
Juliana Barcellos de Souza, Alain Vanasse, A. Cissé, Shabnam Asghari, Dominique Dion, Manon Choinière, Serge Marchand

Notice bibliographique

RevueDouleur et Analgésie · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La douleur chronique est reconnue pour être un important problème de santé publique, malgré que son épidémiologie demeure limitée. La présente étude s’intéresse aux différences entre les hommes et les femmes dans la prévalence de la douleur chronique au Canada et à la perception de la santé qu’ont les personnes atteintes. Pour ce faire, nous avons utilisé les données publiques de l’Enquête sur la Santé des Communautés Canadiennes (ESCC) — cycle 3.1 (2006). Parmi 132 221 répondants, 40 % ont rapporté de la douleur chronique (arthrite ou rhumatisme, lombalgie chronique, fibromyalgie, migraine, syndrome du côlon irritable). Les maladies associées à de la douleur chronique sont prédominantes chez les femmes et les personnes agées. Parmi les personnes atteintes de douleur chronique, les femmes perçoivent leur santé comme étant meilleure en comparaison aux évaluations des hommes. La douleur chronique est un problème majeur dans la communauté canadienne et les femmes âgées sont davantage atteintes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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