L'influence des préoccupations des personnes âgées face à la santé sur l'utilisation des services de santé pour des symptômes de détresse psychologique
Bibliographic record
Abstract
Selon les données de l'Enquête Santé Québec 1998 (ESQ), seulement 10,6% des personnes âgées de 65 ans et plus qui présentent des symptômes de détresse psychologique consultent pour ces symptômes. Les études ayant cherché à comprendre pourquoi certaines personnes présentant des symptômes de détresse psychologique utilisent les services de santé et d'autres pas n'ont pu expliquer qu'environ 25% de la variance observée dans la décision de consulter. Malgré un nombre élevé de recherches consacrées à cette problématique, peu se sont intéressées à la contribution des préoccupations des personnes âgées face à la santé dans le processus décisionnel conduisant à l'utilisation des services de santé pour des symptômes de détresse psychologique. Cette étude a été réalisée auprès d'un échantillon probabiliste (n = 146) de personnes âgées de 65 ans et plus constitué à partir du registre de la Régie de l'assurance maladie du Québec (RAMQ). Dans un premier temps, nous avons vérifié la validité du construit de préoccupations face à la santé. L'analyse des données a été réalisée à l'aide d'une stratégie de modélisation d'équations structurales (LISREL)."--Résumé abrégé par UMI.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".