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Enregistrement W2410217283 · doi:10.2310/7750.2013.13102

Skin Conditions in Community-Living Older Adults

2014· article· en· W2410217283 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Gontijo Guerra, Helen‐Maria Vasiliadis, Michel Préville, Djamal Berbiche

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological diseases and infestations
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEpidemiologyGerontologyPopulationHealth careGeriatricsEnvironmental healthPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are considerable gaps in the knowledge of the global epidemiology of skin conditions in the geriatric population. OBJECTIVE: This study attempted to (1) determine the frequency of skin conditions, (2) evaluate the agreement between two different data sources of information (self-report versus administrative), and (3) document medical care service use for skin conditions in a representative sample of community-dwelling older adults. METHODS: A secondary analysis using data from a longitudinal population-based health survey conducted in Quebec (2005-2008) within a sample of 2,811 community-dwelling older adults. RESULTS: Our results highlighted a high prevalence rate of self-reported (13%) and diagnosed skin conditions (21%). Agreement between data sources was low (kappa < 0.20). Most dermatologic-related medical visits were made to dermatologists (almost 60%). CONCLUSION: The epidemiology of skin conditions in the geriatric population is an under researched field, despite its important prevalence and relevance as a source of information for assessing the health care needs of older adults.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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