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Enregistrement W7106831150 · doi:10.14288/cjur.v6i2.192529

Correlates of Influenza Vaccine Uptake in Persons with Dementia in Canada

2020· article· en· W7106831150 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaVaccinationDiseasePsychological interventionPopulationCOPDInfluenza vaccine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Canadian population ages and rates of aging related disorders increase, it is important to find medical interventions that can promote health. Dementia is becoming an increasing concern among Canadians, with dementia comes the increased risk of infection and a greater chance of adverse health effects following infection. This makes it incredibly important to ensure that people with dementia are receiving a seasonal influenza vaccination. However, persons with dementia remain below the recommended rate of vaccination. This study examines how the presence of comorbidities may impact the rate of influenza vaccination among persons with dementia. Key comorbidities relating to dementia include COPD, heart disease, diabetes, and high blood pressure. As influenza vaccination for dementia patients is an incredibly important protective factor it is important to incorporate routine care that may increase vaccination rates. The presence of heart disease and COPD were both associated with a significantly higher vaccination rates. However, the relation to routine care was insignificant. These findings are important as it raises the question of why heart disease and COPD raised vaccination rates if not due to routine care. Continuing research targeting the dementia population is important to find ways to promote protective vaccination such as the seasonal flu shot.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,124

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
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,325
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 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
Publié2020
Routes d'admission2
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