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Enregistrement W3023420536 · doi:10.13140/rg.2.2.12128.56326

Risk Factors, Trends, Health Care and General Life Satisfaction for Select Neurological Conditions among an Aging Population in Canada

2020· dissertation· en· W3023420536 sur OpenAlexaboutno aff
Tamara Chambers-Richards

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulation ageingLife satisfactionGerontologyPsychologyMedicinePopulationEnvironmental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing number of people with neurological conditions. These people are living longer due to advances in critical care medicine and increasing survival and life expectancy rates among an aging population. As a result, neurological conditions and their attendant disabilities impact over 3.7 million people living in Canada and account for large health care expenditures, both by the publicly funded health system and through out-of-pocket payments by individuals with the conditions. Our main objective is to discover, other factors besides age, that affect the quality of life for Canadians living with neurological conditions. We use nationally representative population based survey data to identify risk factors, trends, health care and general life satisfaction for select neurological conditions found among Canadians. In order to inform health systems planning and direction of financial resources, policy and services, especially amidst grim predictions on the overall burden of these conditions on the Canadian economy, we examine specific neurological conditions (Alzheimer’s disease (AD)/dementia, Parkinson’s disease (PD), stroke effects, migraine headaches, multiple sclerosis (MS), cerebral palsy, epilepsy, amyotrophic lateral sclerosis (ALS), Huntington's disease, Tourette’s syndrome, dystonia, muscular dystrophy, hydrocephalus, spina bifida, brain and spinal cord tumors, and brain and spinal cord injuries), either independently or collectively in four distinct studies. In the first study, chapter 3, we confirmed through our systematic review and meta-analysis that toxic occupational exposures are significant risk factors for the development of Parkinson’s disease especially that confirmed by a neurologist or nurse using standardized diagnostic methodology. The second study analyzed the trends in AD/dementia prevalence by age, gender, education and geographic regions and found increasing prevalence across all strata of the community, with more men than women living with AD/dementia in the community. Increases in prevalence over the twenty-year period were less among those with higher levels of education and in the 45-64 age category, while prevalence was higher in the 65-79 age category and ballooned in the 80+ age categories of both men and women. The third study assessed the relationship between self-reported unmet care needs and general health care satisfaction, satisfaction with physician and satisfaction with hospital services among Canadians with neurological conditions. We found that patient satisfaction was positively influenced by quality and availability of provincial and received care and being satisfied with life in general while unmet health care needs and receiving emergency services at the hospital had a negative impact on patient satisfaction. The final study which examined the association between spirituality/religiosity and general life satisfaction among Canadians with neurological conditions found a protective relationship between spiritual values providing strength to face everyday difficulties, regular attendance at religious services and self-perceived physical and mental health and satisfaction with life in general. The final take-home messages from our findings is that a population-based approach and a coordinated holistic system of care are needed for primary prevention of neurological conditions and the enhanced quality of life among the patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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