MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2293006230 · doi:10.71781/12981

Estimation de la mortalité évitable au Québec de 1981-1985 à 2005-2009

2014· dissertation· fr· W2293006230 sur OpenAlexaboutno aff
Atika Chentir

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimationGeographyStatisticsEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La progression de l’espérance de vie au Québec reflète l’amélioration de la santé de la population. Toutefois, des décès continuent à survenir prématurément avant l’âge de 75 ans. Une part de cette mortalité prématurée est potentiellement évitable. L'objectif de ce mémoire est d’estimer la mortalité évitable au Québec de 1981-1985 à 2005-2009. Pour cela, la méthode de Tobias et Jackson (2001) a été appliquée sur des données de décès, fournies par l’Institut national de santé publique du Québec, pour estimer les taux de mortalité évitable totale et pour chacun des sexes. Cette approche nous a, par ailleurs, permis d’estimer des taux de mortalité évitable selon trois paliers de prévention : primaire, secondaire et tertiaire. Nos résultats démontrent une tendance à la baisse de la mortalité évitable à travers le temps. Cette baisse a été enregistrée chez les deux sexes, mais des disparités de mortalité évitable existent entre les hommes et les femmes. En effet, la mortalité évitable des hommes est plus élevée que celle des femmes et cet écart de mortalité est principalement dû à la mortalité évitable associée à la prévention primaire. L’analyse de la mortalité évitable par cause de décès fait ressortir que le cancer du poumon est la principale cause de décès évitable tant chez les hommes que chez les femmes en 2005-2009. Durant cette même période, le cancer du sein et les cardiopathies ischémiques étaient la deuxième cause de décès évitable respectivement chez les femmes et chez les hommes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,331 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MINDMême sujetInsurance, Mortality, Demography, Risk ManagementTravaux en français237 207