Disability in a Community Population with MS with and without Mental Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Psychiatric conditions are known to have a detrimental impact on functioning and may therefore influence patterns of disability associated with MS. Population-based studies are needed to evaluate such interactions. The objective of this study was to describe the pattern of interaction of MS and mental disorders on health-related impairments. METHODS: The Participation and Activity Limitation Survey (PALS) was a post-censual survey conducted by Statistics Canada in association with the 2006 Canadian Census. PALS collected detailed data from a random sample of n = 28,640 respondents with health-related impairments reported on their census form. The PALS interview collected self-reported diagnostic data and included scales to assess functioning and participation in society. RESULTS: PALS identified 245 individuals with MS, leading to an estimated (weighted) population prevalence of 0.2% (200 per 100,000), consistent with other Canadian estimates. As expected, impaired agility, vision, communication, mobility, pain, and memory were strongly associated with MS. Mental disorders were also associated with impairment, but interactions between these conditions and MS were generally not evident. CONCLUSIONS: Mental disorders are associated with a higher level of disability in MS but, with the exception of communication, there was no evidence of synergistic interaction between mental disorders and MS in contributing to health-related impairments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».