The Epidemiology of Major Depression: Implications of Occurrence, Recurrence, and Stress in a Canadian Community Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the effects of stress process variables on the prevalence of major depressive disorder (MDD) and to explore the factors related to its onset and recurrence, using measures of stress and disorder that are more comprehensive than those in previous studies of depression. METHOD: Data were collected from a randomly selected community sample of 1393 adult respondents in Toronto, Ontario. Depression was measured using the Composite International Diagnostic Interview (CIDI). RESULTS: Bivariate and multivariate analyses examine demographic and stress process correlates of MDD to assess their impact on both occurrence and recurrence. The effects of childhood experiences on lifetime MDD are examined as risk factors for the initial onset of depression. With respect to occurrence, the multivariate analyses tended to show agreement with established findings. Results using a subsample of people with lifetime depression to predict recurrence tended to mirror results using the full sample, except with respect to gender, birthplace, and, to a certain degree, stress differences. Finally, traumas experienced in childhood, as well as early childhood experiences involving parental substance abuse and mental health problems, were significant predictors of the onset of major depressive disorder. CONCLUSION: This research currently represents the only Canadian community study to examine the relationship between stress, social support, coping, and depression using outcome measures that approximate Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) criteria. In addition, it is among the few that use a comprehensive measure of life stress encompassing childhood experiences and current operant stress (both events and chronic problems).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».