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Enregistrement W2050193507 · doi:10.1002/lary.20034

The health and resource utilization of Canadians with chronic rhinosinusitis

2008· article· en· W2050193507 sur OpenAlexaff
Kristian I. Macdonald, J. Dayre McNally, Emad Massoud

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPopulation healthMedicineDepression (economics)Health careChronic rhinosinusitisPhysical healthPopulationHealth economicsEnvironmental healthPublic healthPsychiatryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine the impact of chronic rhinosinusitis (CRS) on the physical and mental health and health-resource utilization of Canadians. STUDY DESIGN: Cross-sectional. METHODS: Data from the detailed health portion of cycle 3 (1998-1999) of the National Population Health Survey (NPHS), which involved 17,000 Canadians, were used to evaluate Canadians with self-reported CRS. RESULTS: NPHS data confirmed lower mental and physical health, with CRS sufferers being almost three times more likely to report their health as poor (4.6% vs. 1.7%). Health Utility Index data identified a significant decline in the mental health of patients with CRS, which was associated with more depression (8.4% vs. 4.1%), more antidepressant use (9.1% vs. 4.6%), and more visits to mental-health professionals (11.8% vs. 7.0%). CONCLUSIONS: CRS significantly affects both physical and mental health. The mental impact of CRS remains largely unrecognized and should be of greater focus during patient care and in further research.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations60
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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