Guest Editorial Psychiatric Epidemiology in Canada and the CCHS Study
Notice bibliographique
Résumé
he field of psychiatric epidemiology has a long, albeit often neglected, history—one that antedates the begin-ning of psychoanalysis. Klerman (1) and Weissman (2) have outlined 5 “generations ” of epidemiologic research. The first dates back to 1885, when Jarvis (3) used hospital records and key informants in a Massachusetts town to determine the prevalence of treated and untreated mental disorders. The post–World War II era, which Weissman and Klerman both referred to as the golden age of psychiatric epidemiology, saw the famous Midtown Manhattan Study (4) in the US and the Stirling County Study in Canada (5). These studies and others were marked by large representative samples, high response rates, and the use of measures of overall impairment rather than the unreliable psychiatric diagnoses of the day. The third era saw the introduction of structured clinical inter-views, such the Present Status Schedule (6) in the US and the Present State Examination (7) in the UK; the Schedule of
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».