Does Self-Rated Health Predict Death in Older Adults with Depressive Symptoms?
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Nous avons analysé une étude de cohorte prospective afin de déterminer (1) si l’auto-évaluation de son propre état de santé (AES) prédit la mortalité chez les personnes plus âgées, avec et sans symptômes dépressifs, et (2) de déterminer s’il y a une interaction entre l’AES et les symptômes dépressifs sur la mortalité. Nous avons suivi pendant cinq ans 1 751 adultes âgés de 65 ans qui habitaient dans les communautés. Les mesures comprenaient l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, Center for Epidemiological Studies-Depression (CES-D), the Modified Mini-Mental State Examination (MMS), et le questionnaire Older Americans’ Research Survey (OARS). Notre indicateur de résultats était la duree de vie avant le décès. Les analyses ont été faites sur des sujets avant ou non des symptômes dépressifs. Nous avons construit des modèles de régression de Cox avec un terme d’interaction pour la CES-D et l’AES. L’indice de risque pour la mortalite était de 1,63 pour les sujets atteints de symptômes dépressifs ; il était de 1,68 pour les sujets sans symptômes. Aucune interaction significative n’a été trouvée entre les symptômes dépressifs et l’A-ES pour la mortalité.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».