Socioeconomic Gradient of Functional Limitations in Individuals Diagnosed with Mood Disorders
Notice bibliographique
Résumé
The association between unfavorable socioeconomic conditions and higher prevalence of mood disorders has been well established. The detrimental impact of mood disorders on disability is also well established. Less is known about the socioeconomic gradient of disability in individuals with mood disorders. The objective of this study was to investigate whether a socioeconomic gradient in functional limitation existed in individuals with mood disorders living in Canada (4,720 women and 2,645 men). The study was based on secondary analyses of data collected in the Canadian Community Health Survey in 2005. Significant positive associations between prevalence of functional limitations and age, number of chronic conditions, and number of consultations with medical doctors were found for both genders. Adjusting for these factors, the odds of functional limitations declined with increasing socioeconomic status for both men and women. This gradient was more evident with income level than with education level. The odds of having functional limitations for women in the lowest income decile were 2.33 times the odds for women in the highest income decile. The corresponding odds for men were 3.56. Compared with post secondary graduates, women and men with less than high school education had 1.46 and 2.31 higher odds of functional limitations, respectively. No significant gender difference was observed in the associations between socioeconomic indicators and functional limitations. These findings suggest the importance of assessing functional limitations in individuals with mood disorders, especially those living in disadvantaged economic conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».