Low Prevalence of Psychoses Among the Hutterites, an Isolated Religious Community
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors estimated the prevalence of psychoses among the Hutterites in Manitoba, Canada, who lived in 102 communal farms or colonies. The study stemmed from an earlier epidemiological survey of North American Hutterite colonies (1950-1953), in which a low prevalence of psychoses was documented. METHOD: Psychiatrically ill individuals identified during the previous survey were rediagnosed with DSM-IV criteria. A current provincial health insurance claims database was queried anonymously for the period June 1992-May 1997, and the prevalence rate of disease among Hutterites, identified by distinctive surnames and unique postal addresses, was compared with the rate in the entire population of the province of Manitoba and in a comparison group of persons with Hutterite surnames but with addresses outside the Hutterite colonies. RESULTS: The annual prevalence of schizophrenia among the communal Hutterites, estimated from the database search by using ICD-9 criteria, was consistent with the prevalence found in the prior epidemiological survey (annual mean of 1.2/1,000 population, compared with 1.3/1,000 in the prior survey). The database search yielded a significantly lower prevalence for schizophrenia and other functional psychoses among communal Hutterites as well as among the comparison group, compared to the total Manitoba population. There was also lower prevalence for affective psychoses and adjustment reaction disorders among the communal Hutterites, compared to the total Manitoba population. Rates for neurotic disorders were elevated both among the communal Hutterites and the comparison group. CONCLUSIONS: The prevalence of specific psychoses was reduced among the Hutterites, although neurotic disorders were more prevalent. These findings suggest some specificity, although possible artifacts such as ascertainment bias must be considered. Further research is needed to examine genetic and environmental factors that may contribute to reduced prevalence of specific psychoses among the Hutterites.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».