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Enregistrement W2610743132

A mental health model of older Canadians

2007· article· en· W2610743132 sur OpenAlexaboutno aff
Marty Paterson

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyGerontologyMedicinePsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré des études prolifiques sur le bien-être et la détresse psychologique, peu d'études ont testé la relation entre ces domaines de la santé mentale. De plus, il y a peu de modèles de la santé mentale qui ont été validés auprès des personnes âgées. II est essentiel de comprendre la notion de santé mentale des personnes agées étant donné le nombre important que represents cette population. Obiectifs : L'objectif de cette étude était de tester un modèle de mesure de la santé mentale chez les Canadiennes et Canadiens agés. Une validation de construit a été realisée pour les échelles de mesures du bien-être et la détresse psychologique et l'hypothèse d'indépendance des deux dimensions a été examinée. Le modèle a été testé selon le sexe et l'âge. Méthodoloqie : Les données proviennent de L'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes - Cycle 1.2 - Santé mentale et Bien-être de Statistique Canada (2002). Cette étude épidemiologique transversale a été realisée auprès de 37 000 canadiens vivant dans la communauté dont 8 000 personnes de 65 ans et plus. Les échelles de mesures incluent l'Echelle de mesure des manifestations de bien-être psychologique de Masse et al. et le K10, une mesure de détresse psychologique developpée par Kessler et al. Les modèles d'équations structurales ont été testés à l'aide de la version 8.71 de LISREL. Résultats : Le modèle 2-facteur était valide pour les hommes et les femmes ages de 55 - 74 et 75 et plus. Ses résultats sont en accord avec la littérature. L'échele du bien être besoin plus d'études de validation. Des échantillons plus grands des personnes âgées ont nécessaires pour valider l'étude étant donne les méthodes utilités.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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