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Enregistrement W2142039149

Health Disparity in Saskatoon

2008· article· en· W2142039149 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Lemstra

Notice bibliographique

RevueRePub (Erasmus University, Rotterdam) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietySocioeconomic statusMoodPsychologyMental healthClinical psychologyDepressed moodPopulationPsychiatryMedicineEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction A majority of population based studies suggest prevalence of depressed mood and anxiety is most common during late adolescence to early adulthood. Mental health status has been linked previously to socioeconomic status in adults. The purpose of this systematic literature review is to clarify if socioeconomic status (SES) is a risk indicator of depressed mood or anxiety in youth between the ages of 10 to 15 years old. Methods We performed a systematic literature review to identify published or unpublished papers between January 1, 1980 and October 31, 2006 that reviewed depressed mood or anxiety by SES in youth aged 10-15 years. Results We found nine studies that fulfilled our inclusion criteria and passed the methodological quality review. The prevalence of depressed mood or anxiety was 2.49 times higher (95% CI2.33-2.67) in youth with low SES in comparison to youth with higher SES. Discussion The evidence suggests that low SES has an inverse association with the prevalence of depressed mood and anxiety in youth between the ages of 10 to 15 years old. Higher rates of depressed mood and anxiety among lower socioeconomic status youth may impact emotional development and limit future educational and occupational achievement. Conclusion Lower socioeconomic status is associated with higher rates of depressed mood and anxiety in youth.

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 enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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