Factores asociados a la depresión en pacientes con atención primaria de la salud en Cusco y Abancay
Notice bibliographique
Résumé
-- The research examines the factors that are associated with depression inpatients that are cared in primary care facilities ofCusco and Abancay. This also allows us know comparatively general levels of depression, their characteristics by gender, origin, life stage, education level and occupation. We found that the place of origin, educational attainment and occupation, are significant factors associated with depression (p = 0.00 in all three cases). Only one quarter part ofthe total sample does not exhibit the problem, the rest reflects some level of depression, mild depression has the highest incidence, followed by moderate depression and severe than is presented in the fifth of the total study sample. There are higher percentages all levels of depression in the sample subjects from Cusco, in the case of serious level, the presence of depression is twice in Cusco compared to Abancay. At all levels, the depression occurs with highest incidence in the sample of male cusquenians compared to male abanquineans, and in the female cusquenians compared to female abanquineans. Mild depression is higher in adolescents from Abancay compared to cusquenians adolescents, but is higher in adults from Cusco compared to abanquineans adults. Moderate depression is similar in both samples and severe depression is higher in adolescents and adults from Cusco. In general, depression is higher in persons ofschool education, compared to persons of professional education; and is lower in persons with stable work compared with persons who studyor have temporary work. -- Keywords: depression, depression levels, associated factors to depression, Beck Depression Inventory (BDI).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».