Facteurs de risque de démence dans une population de personnes âgées sénégalaises
Bibliographic record
Abstract
Description La démence est devenue un problème de santé publique. Dans le but d’une prévention, il est important de connaitre son épidémiologie au Sénégal. L’objectif de cette étude était d’identifier les facteurs de risque de démence dans une population de personnes âgées sénégalaises. MéthodesUne étude transversale a été réalisée du 01 Mars 2004 au 31 Décembre 2005 auprès d’une population de 872 personnes âgées de 55ans et plus utilisant le Centre Médicosocial et Universitaire de l’Institut de Prévoyance Retraite du Sénégal pour des soins. Par une étude en deux phases, des données sociodémographiques, sur le mode de vie, le réseau social, les antécédents ont été collectées à l’aide d’un questionnaire structuré complété par un examen clinique et une évaluation neuropsychologique. Le diagnostic de démence reposait sur des critères DSM IV-R.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".