Demography, diagnosis and alcohol-related brain damage
Notice bibliographique
Résumé
This is a book about knowledge, ideas, skills and expertise for social workers. However, in order to understand our task we have to understand the context in which we work. Demography is a very important part of the context. All developed countries have rapidly ageing populations, which means that dementia, which is so closely linked to age, may be called the key health issue for the 21st century. We discuss demographics and then take a medical approach to dementia, which social workers need to understand. We include a special section on alcohol-related brain damage (ARBD) because social workers will be working increasingly with people with this condition. Over 750,000 older people in the UK have a diagnosis of dementia. Using population figures for 1996, this can be broken down as shown in Table 2.1. The primary risk factor for dementia is age. As social workers, we need to be aware, therefore, that demography is a key factor in our field because it affects both current services and future planning. There is a great deal of research in progress looking at risk factors such as family history, diet, stress and head trauma (Gow and Gilhooly, 2003). So far it is inconclusive although it is clear that the risk factors for vascular dementia are related to those for other vascular problems, like smoking, poor diet and little exercise. There is increasing attention to the possibility that there is a vascular component to all dementias (Snowden, 2001). A large study published in 2004 compared prevalence rates in nine Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries – Australia, Canada, England and Wales, France, Germany, Japan, Spain, Sweden and the US.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».