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Enregistrement W1854271095 · doi:10.1017/s1041610215001684

What can we learn about dementia from research in Indigenous populations?

2015· letter· en· W1854271095 sur OpenAlexaboutno aff
Leon Flicker, Dina LoGiudice

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousDementiaLife expectancyPopulationGerontologyDemographyMedicinePsychologyGeographySociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous peoples represent up to 5% of the world's population (almost 400 million people), representing thousands of individual cultures and language groups. The health status of older Indigenous peoples has been little researched, partly related to lower life expectancy and the consideration that Indigenous peoples do not live long enough to experience the common “geriatric syndromes” such as dementia, frailty, and falls. Statistics from Australia and Canada now report that Indigenous populations are undergoing rapid aging, with many examples of survivorship to old age (Arkles et al., 2010; Jacklin et al., 2012). The systematic review by Warren et al. (2015) is a timely one, in that it reminds clinicians interested in old age that this “fourth” World population deserves further attention. Researchers that have worked with these groups to produce population estimates are relatively few. In their systematic review, Warren et al. (2015) demonstrate wide variation in prevalence rates of dementia. They conclude that a major cause of this heterogeneity in prevalence is due to basic methodological differences. In particular, those studies that have utilized already acquired routine data may be biased. The type and direction of this bias can be complex. For example, Cotter et al. (2012) using routinely collected data, concluded that the prevalence of dementia in Aboriginal Australians in the Northern Territory was not higher than non-Aboriginal prevalence. Using similar methodologies some years later the conclusion was that the Aboriginal population had markedly higher rates (Li et al., 2014). In the intervening period, a dementia awareness campaign coupled with the development of a culturally appropriate screening tool probably resulted in greater detection in routine care.

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)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,439
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,439
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,007
Bibliométrie0,0210,015
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0170,036
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0160,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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