MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1515975278 · doi:10.7202/010853ar

Intérêt de l’analyse des causes multiples dans l’étude de la mortalité aux grands âges : l’exemple français

2005· article· fr· W1515975278 sur OpenAlexvenueno aff
Aline Désesquelles, France Meslé

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En France, la plus grande part des décès se produit aux âges élevés et même très élevés. Le décès est alors souvent l’aboutissement d’un processus complexe qui met en jeu plusieurs affections. Or, la plupart des études traitant des profils ou des tendances de la mortalité par cause reposent uniquement sur la cause initiale du décès. L’objectif de cet article est d’étudier l’impact de la prise en compte des causes multiples (cause initiale, cause directe et causes associées) sur la caractérisation de la mortalité en France à 60 ans ou plus. Les trois causes de décès les plus fréquentes à ces âges (maladies cardio-vasculaires, tumeurs et maladies de l’appareil respiratoire) sont inchangées mais la méthode fait ressortir le poids d’autres pathologies, en particulier le diabète et les troubles mentaux. L’interprétation des associations constatées entre différentes causes est complexe car la multiplicité des combinaisons théoriquement possibles nous oblige à effectuer des regroupements. L’article propose une analyse approfondie pour les deux groupes de causes de décès les plus fréquentes : les maladies de l’appareil circulatoire et les tumeurs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCahiers québécois de démographieMême sujetInsurance, Mortality, Demography, Risk ManagementTravaux en français237 207