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Enregistrement W2018088268 · doi:10.1155/2011/319574

Prevalence of Depression and Dementia among Adults with Developmental Disabilities in Manitoba, Canada

2011· article· en· W2018088268 sur OpenAlexafffundabout
Shahin Shooshtari, Patricia J. Martens, Charles Burchill, Natalia Dik, Saba Naghipur

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Family Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésDementiaDepression (economics)MedicineGerontologyPsychiatryDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Objective. To estimate and compare the prevalence of dementia and depression among adults with and without developmental disabilities (DDs). Methods. We linked data from several provincial administrative databases to identify persons with DDs. We matched cases with DD with persons without DD as to sex, age, and place of residence. We estimated the prevalence of dementia and depression and compared the two groups using the Generalized Estimating Equations (GEEs) technique. Results. The estimated prevalence of depression and dementia among younger adults (20-54) and older adults (50+) with DD was significantly higher than the estimated rates for the matched non-DD group (Depression: younger adults: RR = 2.96 (95% CI 2.59-3.39); older adults: RR = 2.65 (95% CI 1.84-3.81)), (Dementia: younger adults: RR = 4.01 (95% CI 2.72-5.92); older adults: RR = 4.80 (95% CI 2.48-9.31)). Conclusion. Significant disparities exist in mental health between persons with and without DDs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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