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Enregistrement W2332597473 · doi:10.1017/s0714980800014045

Prevalence, Risk Factors and Self-Reported Medical Causes of Seeing and Hearing-Related Disabilities Among Older Adults

2000· article· fr· W2332597473 sur OpenAlexaffabout
Parminder Raina, Micheline Wong, Steven Dukeshire, Larry W. Chambers, Joan Lindsay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2000
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityHealth CanadaChildren’s Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ On a examiné la prévalence, les facteurs de risque et les troubles médicaux associés aux déficiences de la vue et de l'ouïe chez les adultes canadiens de 55 ans et plus. On a établi un échantillonnage aléatoire à partir des recensements canadiens de 1986 et 1991 et on a demandé aux citoyens qui en faisaient partie de remplir le Sondage sur la santé et les limitations d'activité (ESLA) de 1986 et 1991. On a constaté que les aîné(e)s de 65 ans et plus présentaient plus de déficiences sensorielles que ceux de 55 à 64 ans. Les hommes signalaient plus de difficultés de l'ouîe que les femmes tandis que les femmes présentaient plus de difficultés de la vue que les hommes. On a constaté que l'incidence des difficultés sensorielles semblait augmenter avec l'âge et avec la diminution de revenu total de la maisonnée. Ce sont les cataractes et la surdité qui ont été le plus souvent mentionnées comme cause de restriction des activités de la vie quotidienne dans les deux groupes d'âge. Les difficultés sensorielles sont fréquentes chez les aîné(e)s. Les initiatives de santé publique devraient se pencher sur les difficultés de la vue et de l'ouïe, particulièrement chez les aîné(e)s, les femmes et les gens à faible revenu.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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