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Enregistrement W2910975069 · doi:10.1177/0898264318822228

Flourishing After a Stroke: A Nationally Representative Portrait of Resilience and Mental Health Among Older Canadians

2019· article· en· W2910975069 sur OpenAlexaffabout
Esme Fuller‐Thomson, Lisa A. Jensen

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthOdds ratioMedicineStroke (engine)AnxietyCIDIConfidence intervalDepression (economics)PsychiatryGerontologyDemographyNational Comorbidity SurveyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The objective of this study is to estimate the prevalence of, and factors associated with, complete mental health (CMH) among stroke survivors aged 50+ years. Method: Bivariate and logistic regression analyses of nationally representative data from the 2012 Canadian Community Health Survey–Mental Health of 11,157 older adults aged 50+ years (300 stroke survivors). CMH included all of these elements: (a) absence of any past-year mental illness (measured by the World Health Organization version of the Composite International Diagnostic Interview [WHO-CIDI] scales), (b) almost daily happiness or satisfaction, and (c) psychological and social well-being. Results: Two thirds of the stroke survivors (68%) were in CMH. Among stroke survivors, the odds of CMH were higher among those with at least one confidant (odds ratio [OR] = 4.34; 95% confidence interval [CI] = [1.52, 12.41]), those without disabling chronic pain (OR = 2.34; 95% CI = [1.24, 4.41]), and those without a history of childhood maltreatment (OR = 2.10; 95% CI = [1.09, 4.05]), depression (OR = 3.83; 95% CI = [1.10, 13.37]), or generalized anxiety disorders (OR = 3.42; 95% CI = [1.19, 9.79]). Discussion: These findings provide encouraging information for stroke survivors.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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