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Enregistrement W7124119448

Information Sheet 18: Health inequities experienced by people with developmental disabilities

2022· report· en· W7124119448 sur OpenAlexaboutno aff
Nazilla Khanlou, Attia Khan, Luz María Vázquez, Fernando Nunes, Sandra Felice, Helen Gateri, Rani Srivastava, Shirley McMillan, Josephine M Francis Xavier

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2022
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePopulationAutismMental healthLearning disabilityQuality of life (healthcare)Face (sociological concept)Young adult
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developmental disabilities (DDs) are chronic conditions that begin in childhood and are likely to be life-long impacting the ability to live independently as an adult (CDC, 2017). DDs may include Autism spectrum disorder, Down syndrome, intellectual disabilities, Attention deficit hyperactivity disorder, and cerebral palsy, among others. Young persons with DDs experience increased difficulties in accessing quality health care as they transition from pediatric to adult healthcare services. Young persons with DDs have complex health care needs. As they grow older, they are more likely than their peers without disabilities to develop chronic health conditions (Thomas et al., 2011). During emerging adulthood (period from adolescence to young adulthood) these individuals are at increasing risk of developing health problems. During this period, they and their families face increased economic, social, health and mental health related challenges. Studies from various countries, including Canada, found that people with DDs are poorly supported by healthcare systems and services (Fisher, 2004; Krahn et al., 2006; Scheepers et al., 2005; Sullivan et al., 2011). Although nurses are strategically positioned to provide care to individuals with DDs, they are not fully equipped with the skills, awareness, supports, and education for this active care role. The major challenges nurses face in providing good care to this population include time constraints, communication challenges and insufficient education and training (Khanlou et al., 2019)

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1430,040

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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