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Enregistrement W3035507276 · doi:10.1017/s0714980820000070

The Prevalence of Hearing, Vision, and Dual Sensory Loss in Older Canadians: An Analysis of Data from the Canadian Longitudinal Study on Aging

2020· article· en· W3035507276 sur OpenAlexafffundabout
Paul Mick, Anni Hämäläinen, Lebo Kolisang, M. Kathleen Pichora‐Fuller, Natalie A. Phillips, Dawn M. Guthrie, Walter Wittich

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityConcordia UniversityUniversity of TorontoUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésMedicineHearing lossDemographyAudiometryPopulationPediatricsAudiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to describe the prevalence of hearing loss (HL), vision loss (VL), and dual sensory loss (DSL) in Canadians 45-85 years of age. Audiometry and visual acuity were measured. Various levels of impairment severity were described. Results were extrapolated to the 2016 Canadian population. In 2016, 1,500,000 Canadian males 45-85 years of age had at least mild HL, 1,800,000 had at least mild VL, and 570,000 had DSL. Among females, 1,200,000 had at least mild HL, 2,200,000 had at least mild VL, and 450,000 had DSL. Among Canadians 45-85 years of age, mild, moderate, and severe HL was prevalent among 13.4 per cent, 3.7 per cent, and 0.4 per cent of males, and among 11.3 per cent, 2.3 per cent, and 0.2 per cent of females, respectively. Mild and moderate, or severe VL was prevalent among 19.8 per cent and 2.4 per cent of males, and among 23.9 per cent and 2.6 per cent of females, respectively. At least mild DSL was prevalent among 6.4 per cent of males and 6.1 per cent of females.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations79
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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