Prevalence and Risk Factors of Hypothyroidism: Findings from the Canadian Study of Health and Aging
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette recherche visait à déterminer la prévalence et les facteurs de risque de l'hypothyroïdie primaire, dans un échantillonnage d'aîné(e)s canadien(ne)s.L'Étude sur la santé et le vieillissement au Canada(ESVC) portait sur les aîné(e)s vivant à la maison et dans des établissements de soins de longue durée (n= 10,263). On a effectué un examen clinique de 2 014 aîné(e)s et on a mesuré les niveaux de TRH de 1415 d'entre eux. On a divisé les dix provinces canadiennes en cinq régions géographiques (Atlantique, Québec, Ontario, Prairies et Colombie-Britannique). On a retenu seulement ceux qui avaient subi un examen clinique (n= 2 914). Les aîné(e)s souffrant d'hypothyroïdie étaient ceux qui prenaient des hormone substitutives ou les aîné(e)s dont le degré de TRH était supérieur à 10 mU/L. On a estimé à 9,6 pour cent le nombre d'aîné(e)s souffrant d'hypothyroïdie; 5,1 pour cent n'étaient pas soignés de façon appropriée et 2,1 pour cent n'étaient pas du tout soignés. L'âge, le sexe, les antécédents culturels, l'origine géographique et le lieu de résidence constituaient des facteurs de risque de l'hypothyroïdie. On a conclu que l'hypothyroïdie est un problèms inherent à ce groupe.
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 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".