Mental Retardation in Teenagers: Prevalence Data from the Niagara Region, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There are few Canadian prevalence studies of mental retardation (MR); those that do exist were conducted prior to the era of community integration. We undertook a population-based study to explore mental health disturbances in young persons with MR. The first requirement was to identify a population with MR and to establish its prevalence. Here, we report data on the prevalence of MR in a population aged 14 to 20 years. METHOD: We conducted the study in the Niagara Region of Ontario, which has a population base of around 400,000. Researchers worked closely with schools and with agencies providing services to persons with MR to identify the study group. We confirmed the functioning level of participants through standard tests of nonverbal intelligence and receptive language; teachers and other service personnel provided information relevant to the estimation of nonparticipants' functioning level. RESULTS: We identified 255 individuals as having MR (IQ < or = 75). Of these, 171 chose to participate (defined as "participants with MR"; the remaining 84 were "nonparticipants with MR"). Thus, the participation rate was 67% (171/255). Participants and nonparticipants with MR did not differ on age, sex, or IQ, although there were more nonparticipants in the lower social strata. Overall prevalence for MR was 7.18/1000. For mild mental retardation (MMR; that is, IQ = 50 to 75), prevalence was 3.54/1000, and for severe mental retardation (SMR; that is, IQ < 50), it was 3.64/1000. CONCLUSIONS: Our prevalence estimate for SMR is similar to rates from previous studies conducted worldwide. Our estimate for MMR parallels the lower rates found in Scandinavian countries and contrasts with the higher rates generally reported in the US.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».