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Enregistrement W2603403124 · doi:10.24095/hpcdp.36.12.02f

Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique auCanada – Composante des troubles de l’humeur et d’anxiété,2014 : aperçu de la méthodologie

2016· article· fr· W2603403124 sur OpenAlexafffundvenueabout
Siobhan O’Donnell, Ricky Cheung, Kristin S. Bennett, Claudia Lagacé

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Il existe peu de données à propos des répercussions des troubles de l’humeur et d’anxiété sur les Canadiens et sur la gestion de ces troubles. L’Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada – Composante des troubles de l’humeur et d’anxiété (EPMCC-THA) de 2014 a été élaborée pour combler les lacunes à ce chapitre. Le but du présent article est de décrire la méthodologie de l’EPMCC-THA de 2014 et de présenter les caractéristiques sociodémographiques de l’échantillon final. Méthodologie L’EPMCC-THA de 2014 est une enquête transversale de suivi menée auprès de Canadiens des 10 provinces âgés de 18 ans et plus qui souffrent d’un trouble de l’humeur ou d’anxiété diagnostiqué par un professionnel de la santé et dont on s'attend à ce qu'il dure (ou durant depuis déjà) six mois ou plus. L’enquête a été élaborée par l’Agence de la santé publique du Canada (ASPC) au moyen d’un processus itératif et consultatif avec Statistique Canada et des experts externes. Statistique Canada a mis à l’essai le contenu, a conçu la base et les stratégies d’échantillonnage et a recueilli et traité les données. L’ASPC a procédé à des analyses descriptives pour déterminer les caractéristiques sociodémographiques des répondants, a produit des estimations représentatives à l’échelle nationale à l’aide des coefficients de pondération fournis par Statistique Canada et a produit des estimations de la variance à l’aide de la méthode bootstrap. Résultats L’échantillon final de l’EPMCC-THA de 2014 était constitué de 3 361 répondants (taux de réponse de 68,9 %). Parmi ceux qui vivaient avec un trouble de l'humeur ou d'anxiété, près des deux tiers (64 %) étaient des femmes, plus de la moitié (56 %) étaient mariés ou vivaient en union libre et 60 % avaient obtenu un diplôme d’études postsecondaires. La plupart étaient jeunes ou d’âge moyen (85 %), étaient nés au Canada (88 %), étaient non Autochtones (95 %) et vivaient en milieu urbain (82 %). Le revenu du ménage était distribué assez également entre les quintiles de suffisance du revenu avec cependant un revenu déclaré plus souvent dans le quintile le plus bas (23 %) que dans le plus haut (17 %). Quarante-cinq pour cent ont déclaré avoir un trouble de l’humeur seulement, 24 %, un trouble d’anxiété seulement et 31 %, les deux types de trouble. Conclusion L’EPMCC-THA de 2014 est la seule enquête nationale auprès des ménages ayant recueilli de l’information sur les expériences des Canadiens avec un trouble de l’humeur ou d’anxiété diagnostiqué par un professionnel de la santé. Cette information permet de déterminer les secteurs où un soutien ou des interventions supplémentaires pourraient être requis et fournit un support aux futurs travaux de recherche en santé publique dans le domaine des maladies mentales.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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