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Enregistrement W3091195920 · doi:10.24095/hpcdp.34.4.05f

Grappes de multimorbidité chez les Autochtones et chez les non-Autochtones d'origine blanche au Canada

2014· article· fr· W3091195920 sur OpenAlexafffundvenueabout
J.P. Kuwornu, LM Lix, Shahin Shooshtari

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesManitoba Health Research Council
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Les profils de multimorbidité, c'est-à-dire la présence concomitante de deux maladies chroniques ou plus, ne sont pas nécessairement constants d'une population à l'autre. Les objectifs de notre étude étaient de comparer les estimations relatives à la prévalence de la multimorbidité entre une population canadienne autochtone et une population appariée non autochtone d'origine blanche et de définir les grappes de maladies chroniques caractérisant ces deux groupes. Méthodologie Nous avons utilisé les données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) pour cibler les répondants adultes (18 ans et plus) ayant déclaré être d'origine autochtone ou d'origine non autochtone blanche et être atteints d'au moins 2 des 15 maladies chroniques les plus fréquentes visées par l'ESCC. Les Autochtones répondant à ces critères ont été appariés en fonction du sexe et de l'âge à des non-Autochtones d'origine blanche. Les analyses ont été stratifiées par âge (18 à 54 ans, 55 ans et plus). Nous avons estimé la prévalence en utilisant la pondération employée dans l'enquête. Nous avons procédé à une analyse de structure latente (ASL) pour définir les grappes de maladies. Résultats Nous avons apparié 1 642 répondants autochtones au même nombre de répondants non autochtones d'origine blanche. Sur l'ensemble, 38,9 % (IC à 95 %: 36,5 % à 41,3 %) des Autochtones étaient atteints de deux maladies chroniques ou plus, contre 30,7 % (IC à 95 %: 28,9 % à 32,6 %) des non-Autochtones. La comparaison des résultats de l'ASL a révélé que le meilleur ajustement aux données était obtenu avec trois grappes ou avec quatre grappes. Alors que les maladies concomitantes qui se manifestaient chez les personnes les plus âgées des deux populations avaient tendance à être similaires, les groupes plus jeunes de ces deux populations présentaient des différences. Conclusion Un petit groupe de répondants autochtones dans le groupe des plus jeunes présentait un profil complexe de maladies chroniques concomitantes. Ces personnes tireraient sans doute grand profit de programmes de gestion des maladies.

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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