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Enregistrement W2091557867 · doi:10.1177/0957154x05044604

Service utilization in 1896 and 1996: morbidity and mortality data from North Wales

2005· article· en· W2091557867 sur OpenAlexaff
David Healy, Margaret Harris, Pamela Michael, Dinah Cattell, Marie Savage, Padmaja Chalasani, David Hirst

Notice bibliographique

RevueHistory of Psychiatry · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHistorical Psychiatry and Medical Practices
Établissements canadiensUniversity College of the North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuralityEthnic groupMental healthMedicineDemographyMental illnessService (business)PsychiatryGerontologyEnvironmental healthRural areaSociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 1896 and 1996 populations of North-West Wales are similar in number, ethnic and social mix and rurality, enabling a study of the comparative prevalence of service utilization, as well as the morbidity and mortality associated with mental illness in 1894-96 and 1996. The 1996 data reveal a 15 times greater prevalence of admissions for all diagnoses, and three times greater prevalence of admissions by detention, compared with 1896. Patients now spend more time in a service bed than they did 100 years ago. Death as a direct consequence of mental illness is commoner now than 100 years ago. There is therefore a major disjunction between the rhetoric and the reality of mental health service utilization. General factors related to changing health care and expectations and specific factors linked to the mental health appear to have led to an increased rate of service utilization in the modern period.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations20
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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