La gestion de la dépression chez les aînés et leurs aidants naturels : résultats d’un programme de recherche au Québec
Bibliographic record
Abstract
La dépression est un problème répandu, sérieux, et souvent chronique chez les aînés, qui sont souvent atteints de maladies physiques chroniques, et affecte de façon négative leurs traitements et leurs soins. Malheureusement, le taux de détection et de suivi adéquat de la dépression est faible dans cette population. Au cours des deux dernières décennies, notre équipe a mené une série d’études pour mieux comprendre et améliorer la gestion de la dépression chez les aînés. Nous présentons une revue narrative et synthèse de 25 articles qui incluent : 4 revues systématiques, 10 études observationnelles, 9 essais d’interventions, et 2 conférences de consensus. Nous proposons en conclusion nos recommandations pour 1) la détection de la dépression dans les soins de santé primaires ; 2) les soins collaboratifs de la dépression ; 3) des interventions d’autogestion de la dépression ; 4) le rôle des aidants naturels dans les interventions d’autogestion de la dépression.
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 | 0.017 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".