IDEA (Intellectual Disability Exploring Answers): A population-based database for intellectual disability in Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
Despite the demands it places on individuals, families and the community, intellectual disability (ID) is a neglected area of public health. Accurate estimates of prevalence are sparse and range from 0.5 to 3.0%. The cause of the condition is unknown in at least 50% of cases. This paper describes the Intellectual Disability Exploring Answers (IDEA) database set up in Western Australia to provide an infrastructure for research and to facilitate the planning of service provision for people with ID. Since 1953 a database for ID has been maintained in Western Australia, a state with a population of 1.95 million in an area of 2.52 million km2. The current IDEA database aims to obtain ongoing population-based ascertainment of ID from providers of clinical and educational services, with the potential for linkage to a network of other state databases. The average prevalence of ID for children born in Western Australia over the years 1983-1996 was 15.2 per 1000 live births, with 50% ascertained only through the education system. During this time period 60% of cases were male. Of children with an ID born in Western Australia in 1980-1999 and surviving to 1 year, 30.1% had a birth defect, and the prevalence ratio of birth defects in this group compared to the population with no birth defects was 6.5 (CI 6.3-6.8).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».