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Enregistrement W7133553322 · doi:10.3917/psca.071.0008

Comorbidité entre maladies chroniques et problèmes de santé mentale fréquents : Différences entre francophones et anglophones

2016· article· fr· W7133553322 sur OpenAlexaboutno aff
Jean Grenier, Dominique Gusselin, Paul S. Greenman, Anifa Kalay, Marie‐Hélène Chomienne, Aubain Nzokem, Salomon Fotsing, Pascal Imbeault, Malek Batal, Louise Bouchard

Notice bibliographique

RevuePsy Cause · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationCoronary heart diseaseContext (archaeology)Chronic diseasePoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’étude examine la prévalence de comorbidité entre certaines maladies physiques chroniques et de santé mentale, en prenant compte de la variable linguistique. Les données sont tirées du cycle 1.2 de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (n=3118). Les anglophones (95%) et les francophones (5%) sont identifiés itravets un algorithme considérant la langue maternelle, celle de conversation, de l’entrevue et préférée lors de l’enquête. Les prévalences de six troubles de santé mentale et de six maladies chroniques imt été pondérée° avec la méthode bootstrap et rapportés pour chaque groupe linguistique. Des modèles de régression logistique estiment la présence des troubles de maladies mentales en fonction des maladies chroniques, Fobromyalgie, arthrite, maladies cardiaques et bronchites chroniques sont plus fréquentes chez les francophones. qui présentent aussi une prévalence plus élevée de stress, de phobie sociale et d’insomnie. Indépendamment de la langue, il existait un risque plus élevé de rapporter de° comorbidités en santé mentale en présence des maladies chroniques considérées. Les francophones sont plus à risque que les anglophones de rapporter l’insomnie en présence de maladies cardiaques ainsi que la dépression en présence de fibromyalgie. La taille de l’échantillon des francophones ne permettait pas parfois de déceler une différence significative avec la population générale ou avec le groupe anglophone. Le dépistage des maladies mentales chez les patients souttrant de maladies chroniques est essentiel. Les différences entre les groupes linguistiques doivent être explorées dans le cadre d’échantillons plus représentatifs.

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)0,003
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 enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2016
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Résumé présentoui

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