Religious Attendance, Spirituality, and Major Depression in Canada: A 14-Year Follow-up Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although there have been numerous studies on the relation of religion or spirituality and major depression, few used a longitudinal, nationally representative sample. Our study sought to examine the effect of religious attendance, self-declared importance of spiritual values, and self-identification as a spiritual person on major depression. METHOD: Data coming from 8 waves (1994 to 2008) of the longitudinal Canadian National Population Health Survey were used. People (n = 12 583) who were not depressed at baseline (1994) were followed during 14 years. Depression at each cycle was assessed using the Composite International Interview-Short Form for Major Depression. Weibull proportional hazards regression was used to model longitudinal risk of depression, with religious attendance or spirituality as a predictor. RESULTS: At baseline, monthly religious attenders tended to be older, female, and married, compared with occasional and nonattenders. The Weibull regression model revealed a 22% lower risk of depression for monthly attenders (hazard ratio 0.78, 95% CI 0.63 to 0.95), compared with nonattenders, after controlling for age, household income, family and personal history of depression, marital status, education, and perceived social support. Neither self-reported importance of spiritual values nor identification as a spiritual person was related to major depressive episodes. CONCLUSION: Attending religious services at least monthly has a protective effect against major depression.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».