Cross-National Comparisons of Antidepressant Use Among Institutionalized Older Persons Based on the Minimum Data Set (MDS)
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ On a examiné l'usage des antidépresseurs dans des échantillons provenant d'établissements de soins de longue durée de Toronto (Canada), Sapporo et Naie (Japon), Reykjavik (Islande) et Prague (République tchéque). C'est seulement en Islande que la majorité des résidents souffrant de dépression recevaient des antidépresseurs. Le taux de dépression et l'usage des antidépresseurs sont généralement faibles au Japon. On a constaté un écart important entre le diagnostic de dépression et le comportement dépressif en République tchèque. Dans tous les pays examinés, environ la moitié des utilisateurs d'antidépresseurs ne présentent pas de symptômes évidents de dépression. Dans certains pays, l'usage des antidépresseurs était moins élevé chez les résidentes, chez les aîné(e)s plus âgés ou plus handicapés. La dépression est clairement sous-diagnostiqué en République tchèque mais les faibles taux de dépression au Japon sont plus difficiles à interpréter. Étant donné l'opinion largement répandue voulant que la dépressione passe souvent inaperçue et soit done mal soignée, les résultats de l'étude laissent entendre que l'on pourrait améliorer les mesures prises dans les cas de dépression grâce à des outils comme le MDS.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".