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Enregistrement W2147517457 · doi:10.1017/s1041610202008086

Effects of Screening Errors and Differential Mortality on the Estimation of the Incidence of Dementia in the Canadian Study of Health and Aging

2001· article· en· W2147517457 sur OpenAlexaffabout
Gerry Hill, Richard Aylesworth, Ian McDowell, Ian B. MacNeill, William Forbes, Jean Kozak

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensWestern UniversityThe Sisters of Charity of OttawaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)DementiaMedicineInterimDemographyEstimationGerontologyGeographyPathologyMathematicsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Study of Health and Aging produced an estimate of the incidence of dementia among elderly Canadians by following up, after 5 years, the undemented found in an initial prevalence survey. Initial and follow-up estimates could be biased by false-negative error in the screening tool used for subjects living in the community, and by erroneous classification of subjects who died in the interim. Here, we use a deterministic model to quantify those possible biases. We conclude that, using the estimates of the errors from control samples, the incidence among community subjects would be overestimated by 15%, and the incidence among the institutional subjects would be underestimated by 37%. The overall incidence would be underestimated by 14%. Most of the bias can be attributed to inaccuracies in the classification of deaths.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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