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Enregistrement W1781501728 · doi:10.1111/jir.12080

Intellectual disability and co‐occurring mental health and physical disorders in aggressive behaviour

2013· article· en· W1781501728 sur OpenAlexafffund
Anne G. Crocker, Anđelka Prokić, Diane Morin, Andrew-Thomas Reyes

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthIntellectual disabilityPsychologyIntervention (counseling)PopulationOddsPsychological interventionPsychiatryClinical psychologyGerontologyMedicineLogistic regressionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental and physical health problems are more prevalent among individuals with an intellectual disability (ID) than in the general population. Studies suggest that there may be significant associations between these co-occurring disorders and aggressive behaviour, but few studies have taken into account multiple mental and physical problems, as well as their level of severity. OBJECTIVES: The main goal of this study was to identify the associations between different types of aggressive behaviour and various types of physical and mental health problems. METHODS: These associations were explored through a cross-sectional study of 296 adult men and women with mild or moderate ID living in the community and receiving ID services. Information was gathered through interviews with ID participants, case managers and file review. RESULTS: The results show that individuals with ID who have more mental and physical health problems have higher odds of displaying aggressive behaviour than those with fewer and less severe physical health problems. DISCUSSION: These results can help guide future prevention and intervention strategies for persons with ID who display aggressive behaviour or who are at risk of become aggressive.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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