Cross-National Comparisons of Antidepressant Use Among Institutionalized Older Persons Based on the Minimum Data Set (MDS)
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ On a examiné l'usage des antidépresseurs dans des échantillons provenant d'établissements de soins de longue durée de Toronto (Canada), Sapporo et Naie (Japon), Reykjavik (Islande) et Prague (République tchéque). C'est seulement en Islande que la majorité des résidents souffrant de dépression recevaient des antidépresseurs. Le taux de dépression et l'usage des antidépresseurs sont généralement faibles au Japon. On a constaté un écart important entre le diagnostic de dépression et le comportement dépressif en République tchèque. Dans tous les pays examinés, environ la moitié des utilisateurs d'antidépresseurs ne présentent pas de symptômes évidents de dépression. Dans certains pays, l'usage des antidépresseurs était moins élevé chez les résidentes, chez les aîné(e)s plus âgés ou plus handicapés. La dépression est clairement sous-diagnostiqué en République tchèque mais les faibles taux de dépression au Japon sont plus difficiles à interpréter. Étant donné l'opinion largement répandue voulant que la dépressione passe souvent inaperçue et soit done mal soignée, les résultats de l'étude laissent entendre que l'on pourrait améliorer les mesures prises dans les cas de dépression grâce à des outils comme le MDS.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».