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Enregistrement W4309098869 · doi:10.1111/jar.13047

Amenable deaths among adults with intellectual and developmental disabilities including Down syndrome: An <scp>Ontario</scp> population‐based cohort study

2022· article· en· W4309098869 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth Lin, Yona Lunsky, Hannah Chung, Anna Durbin, Tiziana Volpe, Kristin Dobranowski, Mary Benisha Benadict, Robert Balogh

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensOntario Tech UniversitySt. Michael's HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesMinistry of Long-Term Care
Mots-clésIntellectual disabilityPsychological interventionDown syndromeCohortPopulationGerontologyCohort studyMedicineDevelopmental disorderPsychologyPsychiatryEnvironmental healthAutism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rates of death and avoidable deaths are reportedly higher among people with intellectual and developmental disabilities. This study contributes to our understanding of how mortality and intellectual and development disabilities are associated. METHOD: General population and intellectual and developmental disabilities adult cohorts were defined using linked administrative data. All-cause and amenable deaths between 2010 and 2015 were reported for these cohorts and subcohorts with and without Down syndrome. Cox proportional hazards models evaluated the impact of potential contributors to amenable deaths. RESULTS: Adults with intellectual and developmental disabilities had higher all-cause (6.1 vs. 1.6%) and amenable death percentages (21.4 vs. 14.1%) than general population comparators. Within intellectual and developmental disabilities, those with Down syndrome had higher all-cause (12.0 vs. 6.0%) but lower amenable death percentages (19.2 vs. 21.8%) than those without. CONCLUSIONS: Results suggest that interventions to reduce amenable deaths target provider-care-recipient interactions and coordination across care and support sectors.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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