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Enregistrement W4402893184 · doi:10.1080/03601277.2024.2408833

Adolescents’ knowledge regarding Alzheimer’s disease is declining: An international study

2024· article· en· W4402893184 sur OpenAlexaff
Yulia Roitblat, Elijah Faridnia, Antony Morgan, Liliia Nehuliaieva, Kadri Mametov, Nigora Z. Nazarova, Michael Shterenshis

Notice bibliographique

RevueEducational Gerontology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseasePsychologyAlzheimer's diseaseGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve school-based mental health literacy programs, we assessed adolescents’ familiarity with Alzheimer’s disease (AD). We investigated the frequency of their contact with AD and their knowledge of the disorder. This comparative international randomized prospective study involved high school-based samples from eight countries (sample type: simple random; sampling unit: school/class). The questionnaire checked the contacts with persons with AD and had 10 statements to be labeled as true or false. The study was carried out among randomly selected 14,000 students from 2019 to 2023; 3,608 students indicated a lack of knowledge about AD (total n = 17,608). About 52% of the participants (n = 7,287) contacted persons with AD. With a maximum score of 10, the average score was 6.2 ± 0.9. The scores varied from 5.2 (Kazakhstan) to 7.0 (Australia). If the whole cohort of 17,608 students is analyzed, the average score was 5.1 ± 1.2 and varied from 3.6 for Kazakhstan to 6.1 for Australia. These scores declined from 2019–20 to 2023–24 school years. Although high school students had some knowledge about AD, existing educational programs may be amended to improve knowledge about the disorder, which may include information about the epidemiology, the possibility for early onset, and the female sex as a risk factor.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,455
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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