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Enregistrement W3157120742 · doi:10.82308/27194

Characteristics of self-rated health in people with Type 2 Diabetes

2012· article· en· W3157120742 sur OpenAlexaboutno aff
Ghislaine Badawi

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 diabetesSelf-rated healthPsychologySocial psychologyGerontologyMedicineDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : L'auto-évaluation de la santé demande d'évaluer son propre état de santé en général et consiste en l'une des mesures les plus utilisées dans la recherche sur la santé de la population. Cette mesure a reçu de forts soutiens en tant que facteur indépendant prédicteur de mortalité et de morbidité. Nos connaissances demeurent limitées quant à notre compréhension de ce qui est exactement mesuré lorsqu'un individu évalue sa propre santé. Il est nécessaire de comprendre les caractéristiques de cette mesure chez les personnes atteintes de maladies chroniques. Objectifs : Dans un échantillon de la population Canadienne de personnes atteintes de diabète de type 2, les objectifs étaient de comprendre les caractéristiques de l'auto-évaluation de la santé, de déterminer si cette mesure pouvait prévoir l'incidence de la dépression majeure au cours de trois ans et d'évaluer le changement des réponses dépendamment de l'emplacement de la question dans un sondage.Résultats : L'auto-évaluation de la santé était associée à l'incapacité physique et à la dépression chez les hommes et les femmes atteints de diabète de type 2. Une mauvaise évaluation de la santé de base prévoyait significativement l'incidence de la dépression majeure au cours de trois ans. La majorité des individus n'ont pas changé leurs évaluations lorsque la question était placée avant ou suivant des questions objectives liées à la santé. Conclusions : Il pourrait être avantageux de cibler à la fois le fonctionnement mental et physique lors du traitement des personnes atteintes de diabète. Les professionnels de la santé pourraient incorporer une brève mesure telle que l'auto-évaluation de la santé dans les évaluations cliniques pour identifier les individus à risque de complications. Les résultats confirment la possibilité de comparer les résultats portant sur l'auto-évaluation de la santé obtenus à travers différentes enquêtes chez les personnes atteintes de diabète. Des études qualitatives et quantitatives sont nécessaires pour aider à mieux comprendre le processus d'évaluation des caractéristiques sur lesquelles l'auto-évaluation de la santé est basée, pour fournir des preuves quant à l'utilisation cette mesure comme outil de dépistage et comme facteur prédicteur de plusieurs résultats de la santé chez des personnes atteintes de différentes maladies chroniques.

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)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,315 · 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
Publié2012
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