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Enregistrement W2095581629 · doi:10.1111/j.1741-1130.2010.00248.x

Major Health Risks in Aging Persons With Intellectual Disabilities: An Overview of Recent Studies

2010· article· en· W2095581629 sur OpenAlexaff
Meindert Haveman, Tamar Heller, Lynette Lee, Marian A. Maaskant, Shahin Shooshtari, André Strydom

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy and Practice in Intellectual Disabilities · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightObesityDiseaseMedicineGerontologyEnvironmental healthPopulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The authors examined the health‐related literature on aging and intellectual disabilities (ID) published since 1999, with specific focus on examining findings on age‐associated health risk factors, such as cardiovascular, gastrointestinal, and musculoskeletal system health issues, and age‐related oral health. They also examined studies of lifestyle health risks, primarily the contributions to overweight or obesity. Although the review revealed varying differences in the prevalence of health risk factors, significant evidence is emerging that cardiovascular disease is as prevalent among people with ID and is as common a cause of death as in the general population. However, the review showed that the variations in prevalence were culturally dependent. Digestive system problems were evident with high occurrence rates of helicobacter pylori, gastroesophageal reflux disease, and constipation. The review revealed a growing body of work on health risk factors, such as overweight and obesity, which are often linked to the onset of a variety of diseases and impairing conditions. Healthier lifestyles, better nutrition and more exercise, and greater surveillance of health risks were seen as ways to improve the health status of aging adults with ID.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,324
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations221
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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