Modélisation statistique de la détresse psychologique chez les personnes âgées vivant en milieu rural et urbain
Bibliographic record
Abstract
L’augmentation rapide du nombre de personnes âgées au Canada entraînera une augmentation de la demande de soins de santé chez les aînés qui souffrent de troubles mentaux. Comme les personnes âgées sont plus nombreuses à vivre en zone rurale que les plus jeunes, il est important de cerner les différences entre les personnes âgées vivant en milieu rural et celles vivant en milieu urbain afin de concevoir et de fournir des soins de santé mentale appropriés. L’objectif principal de cette étude était d’utiliser l’Enquête nationale sur la santé de la population (ENSP) afin d’examiner les différences à l’égard de la détresse psychologique entre les personnes âgées vivant en milieu rural et celles vivant en milieu urbain (il s’agit des personnes de plus de 55 ans). Les autres objectifs consistaient à examiner l’association à long terme entre l’usage du tabac et la santé mentale et l’association à long terme entre les besoins de soins de santé non satisfaits et la santé mentale des personnes âgées vivant en milieu rural et en milieu urbain. La mesure de la détresse psychologique a été examinée comme un résultat binaire. L’analyse a été menée selon le modèle de l’équation d’estimation généralisée qui a pris en compte la complexité d’un plan de sondage à plusieurs degrés. Les personnes âgées vivant en milieu rural étaient proportionnellement plus nombreuses à déclarer une détresse psychologique que les personnes âgées vivant en milieu urbain. Cette incidence était toutefois à la limite de la signification statistique [RC = 1,16; IC à 95 % : 0,98, 1,37]. Cette conclusion s’est fondée sur un modèle final à variables multiples qui avait pour objet de déterminer s’il existe un lien entre la détresse psychologique et le lieu de résidence (rural ou urbain) de même qu’entre l’usage du tabac et l’autodéclaration de besoins de soins de santé non satisfaits. Ce modèle a été ajusté afin de prendre en compte d’autres covariables importantes et le manque de données relatives à la variable étudiée. Une corrélation significative a été notée entre l’usage du tabac et les problèmes de santé mentale chez les personnes âgées après que l’on a effectué des ajustements pour prendre en compte d’autres covariables [RC = 1,26; IC à 95 % : 1,00, 1,60]. Les participants ayant déclaré des besoins de soins de santé non satisfaits étaient proportionnellement plus nombreux à déclarer une détresse psychologique [RC = 1,72; IC à 95 % : 1,38, 2,13] que ceux qui se disaient satisfaits de leurs soins de santé.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".