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Enregistrement W2620646630 · doi:10.1017/cjn.2017.78

B.07 Differences between Indigenous and non-Indigenous patients referred to a rural and remote memory clinic

2017· article· en· W2620646630 sur OpenAlexaffvenueabout
J Arcand, A Kirk, Chandima Karunanayake, D. Morgan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensSaskatoon Medical Imaging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousIncidence (geometry)MedicineDementiaDiseaseDemographyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Jacklin et al. (2013) described a rising incidence and a younger onset of dementia in Albertan First Nations compared to non-First Nations patients. Canadian research is limited in Indigenous patients with dementia, leaving it difficult to understand factors contributing to the differences in incidence and prevalence. Methods: 375 patients (41 Indigenous) was seen at the clinic. The questionnaire given during initial assessments were reviewed and differences between groups (non-Indigenous patients versus Indigenous) were assessed. Results: Compared to the non-Indigenous patient, Indigenous patients were younger (p=0.007), were more likely to be female (p=0.033) and had less education (p=0.055). They were less likely to live solely with a partner (p<0.001) and more likely to have a daughter as caregiver (p=0.004). The Indigenous patients were more likely to smoke (p<0.001). Although no differences in diagnosis of mental health disorders were seen (p=0.735), the Indigenous patients scored significantly higher on the CES-D (p<0.0001). Conclusions: This comparison highlights differences potentially affecting the health of Indigenous patients. Acknowledging these differences is critical to individualized patient care. Further research is required to explore how these factors affect dementia disease course and treatment, and how these factors play a role in the differences in incidence and prevalence demonstrated in previous studies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,294 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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