Using national surveys for mental health surveillance of individuals with intellectual disabilities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individuals with intellectual disabilities have a higher prevalence of health problems, including psychiatric and behavioural conditions, than the general population. However, there is little population-based information in Canada about individuals with a dual diagnosis of psychiatric disorder and intellectual impairment. The aim of this study was to determine whether the 2005 Canadian Community Health Survey (CCHS) and the 2006 Participation and Activity Limitation Survey (PALS) could be used to estimate the prevalence of dual diagnosis in Canada. METHODS: We undertook a secondary analysis of two population-based surveys to determine if these could be used to estimate the prevalence of psychiatric or behavioural conditions among adults with intellectual disabilities in Canada. RESULTS: The surveys reflect prevalence estimates of intellectual disabilities (CCHS: 0.2% and PALS: 0.5%) that are considerably lower than those published in the literature. While it was possible to calculate the proportion of individuals with a dual diagnosis (CCHS: 30.6% and PALS: 44.3%), the surveys were of limited use for detailed analyses. The estimates of prevalence derived from the surveys, especially from the CCHS, were of unacceptable quality due to high sampling variability and selection bias. CONCLUSION: The estimates should be interpreted with caution due to concerns regarding the representativeness of the sample with intellectual disabilities in the national surveys.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».