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Enregistrement W2606654256 · doi:10.1177/1367493517702527

Profile of a national sample of Canadian children with participation and activity limitations

2017· article· en· W2606654256 sur OpenAlexaffabout
Joshua Lawson, Donna Goodridge, Donna Rennie, Guangming Zhao, Darcy D. Marciniuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample (material)PsychologyMedicineEnvironmental healthChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the nature of Canadian children with participation or activity limitations. Our objective was to profile a nationally representative sample of Canadian children with report of participation or activity limitation including identifying the major medical reasons attributed to these limitations and describe their sociodemographic and functional characteristics. We used data from the Canadian 2006 Participation and Activity Limitation Survey, a post-census Statistics Canada national survey of adults and children whose everyday activities were limited because of a condition or health problem. Data were collected by telephone interview of children's (<15 years) parents. A sample of those who answered 'yes' to the 2006 Canada Census disability filter questions was chosen for follow-up. Functional ability was assessed using the Health Utility Index. Mental health (26.1%) was the most common reason reported for participation and activity limitations followed by respiratory (9.8%), neurological (5.5%), and congenital (4.6%) conditions. Having a comorbid condition was associated with each major reason for limitation. Mental health, neurological, and congenital conditions showed the highest risk of functional limitation. In conclusion, mental health conditions and those with multiple conditions should be a primary focus for interventions aimed at reducing the impact of health conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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