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Enregistrement W2913860479 · doi:10.5114/nan.2018.81250

Male depression – causes, symptoms, and diagnosis

2018· article· en· W2913860479 sur OpenAlexaboutno aff
Monika Talarowska, Ewa Gromniak-Haniecka, Józefina Rawska, Piotr Gałecki

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatria i Neuropsychologia · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Temporal Perspectives Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychiatryNeuropsychologyDepression (economics)PsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do niedawna uznawano, że ryzyko wystąpienia zaburzeń depresyjnych wśród kobiet (20-25%) jest ok.dwa razy większe niż u mężczyzn (7-12%).Wśród kobiet wskaźniki rosną wraz z wiekiem, począwszy od 2,5% w najmłodszej grupie (18-29 lat) do 5% powyżej 50.roku życia.Rozpowszechnienie depresji wśród mężczyzn pozostaje na podobnym poziomie we wszystkich grupach wiekowych, z niewielkim wzrostem wskaźników w grupie pomiędzy 30. a 39. rokiem życia.Coraz częściej przyjmuje się jednak, że w przypadku płci męskiej wskaźniki zapadalności na zaburzenia depresyjne są znacznie niedoszacowane, tym bardziej że to mężczyźni znacznie częściej podejmują skuteczne próby samobójcze.Przyczynom tego zjawiska została poświęcona prezentowana praca. Słowa kluczowe:

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,318 · 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
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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