The Comorbidity of Neurological Disorders in a Population
Notice bibliographique
Résumé
Aim The comorbidity of neurological disorders and physical (biomedical/somatic) disorders was examined. Diagnosed ICD disorders (independent variable) were grouped into 17 categories based on ICD 9 codes 001-319 and 360-999. Neurological disorders (dependent variable) were classified as ICD-9 codes 320-359. Materials and Methods We used direct physician billing data for the city of Calgary, Alberta from 1994-2009 for treatment of any presenting concern in the Calgary health zone (n = 763449). The counts of individuals with and without other disorders were tallied and grouped on the basis of the presence or absence of any neurological disorder. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals of the association were calculated and compared. Results Diagnosed disorders were ranked by OR with the ICD categories: Symptoms, signs, and ill-defined conditions (OR 7.42), musculoskeletal system and connective tissue (OR 4.22), and mental disorders (OR 3.81) were the highest respectively. Thirteen categories had OR above 2.00. Conclusions Neurological disorders have a strong relationship with a range of disorders, which indicates the need for a more detailed analysis of the temporal relationship between these disorders, in order to illuminate the etiology and sequelae of neurological and other disorders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».