Use of Administrative Data for the Surveillance of Mood and Anxiety Disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is increasing interest in the use of administrative data for surveillance and research in Australia. The purpose of the present study was to evaluate the usefulness of such data for the surveillance of mood and anxiety disorder using databases from the following Canadian provinces: British Columbia, Ontario, Quebec and Nova Scotia. METHOD: A population-based record-linkage analysis was done using data from physician billings and hospital discharge abstracts, and community-based clinics using a case definition of ICD-9 diagnoses of 296.0-296.9, 311.0, and 300.0-300.9. RESULTS: The prevalence of treated mood and/or anxiety disorder was similar in Nova Scotia, British Columbia, and Ontario at approximately 10%. The prevalence for Quebec was slightly lower at 8%. Findings from the provinces showed consistency across age and sex despite variations in data coding. Women tended to show a higher prevalence overall of mood and anxiety disorder than men. There was considerably more variation, however, when treated anxiety (300.0-300.9) and mood disorders (296.0-296.9, 311.0) were considered separately. Prevalence increased steadily to middle age, declining in the 50s and 60s, and then increased after 70 years of age. CONCLUSIONS: Administrative data can provide a useful, reliable and economical source of information for the surveillance of treated mood and/or anxiety disorder. Due to the lack of specificity, however, in the diagnoses and data capture, it may be difficult to conduct surveillance of mood and anxiety disorders as separate entities. These findings may have implications for the surveillance of mood and anxiety disorders in Australia with the development of a national network for the extraction, linkage and analysis of administrative data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle