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Enregistrement W2979749524 · doi:10.24095/hpcdp.39.10.02

At-a-glance - Canadian Chronic Disease Indicators, 2019 – Updating the data and taking into account mental health

2019· article· en· W2979749524 sur OpenAlexaffvenueabout
Mélanie Varin, Melissa M. Baker, Elia Palladino, Tanya Lary

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensChronic Disease Prevention Alliance of CanadaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthDemographyImmigrationMedicineChronic diseasePsychologyGerontologyHumanitiesPsychiatryGeographySociologyFamily medicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2019 edition of the Canadian Chronic Disease Indicators (CCDI) provides recent estimates of the burden of chronic conditions and measures of general health and associated determinants in Canada. Using data from the CCDI and 2017 Canadian Community Health Survey, we explored the relationship between sociodemographic factors and selfreported mental health. Our findings suggest that sex (males vs females: adjusted odds ratio [aOR] = 1.22); age (65-79 vs 35-49 year age group: aOR = 1.48); education (postsecondary graduate vs less than high school: aOR = 1.68); household income adequacy (highest quintile [Q5] vs lowest [Q1]: aOR = 2.25); and immigrant status (recent immigrants vs nonimmigrants: aOR= 2.29) were significantly associated with higher self-reported mental health.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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