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Enregistrement W159590626 · doi:10.1177/070674370805300702

Major Depression Prevalence is Very High, but the Syndrome is a Poor Proxy for Community Populations' Clinical Treatment Needs

2008· review· en· W159590626 sur OpenAlexaffvenue
Scott B. Patten

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyMedicineProxy (statistics)MEDLINEPsychiatryPsycINFOClinical psychologyPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Some basic questions about the epidemiology of major depression (MD) remain open to debate and interpretation. Prevalence is a case in point. There have been claims that prevalence has been both over and underestimated. This review is an attempt to reconcile this apparent contradiction. Method: A literature search was carried out using MEDLINE. Articles were screened for relevance in 2 stages and bibliographies were examined to identify additional relevant publications. Results: The claim that prevalence has been overestimated appears to hinge on a concern that current diagnostic criteria fail to adequately differentiate between pathological and nonpathological mood disturbances. These arguments pertain to the validity of diagnostic criteria rather than to the prevalence of the syndrome that the criteria define. Conversely, the claim that prevalence has been underestimated is based on studies providing evidence of recall bias. If DSM-IV criteria are accepted as a diagnostic definition, MD prevalence is considerably higher than usually cited figures. However, the same literature indicates that the spectrum of severity is much broader than is usually acknowledged. The DSM-IV criteria appear to be a poor proxy for treatment need in community populations. Conclusions: Increasing evidence suggests that MD is very common but also that DSM-IV and ICD-10 definitions capture such a broad spectrum of morbidity that they should not be regarded as de facto indicators of need, at least not in community populations. Résumé: La prévalence de la dépression majeure est très élevée, mais le syndrome est un piètre indicateur des besoins de traitement clinique des populations communautaires Objectifs: Des questions fondamentales sur l'épidémiologie de la dépression majeure (DM) demeurent ouvertes au débat et à l'interprétation. La prévalence est un exemple typique. On a allégué que la prévalence était à la fois surestimée et sous-estimée. Cette étude tend à concilier cette contradiction apparente. Méthode: Une recherche de la documentation a été menée à l'aide de MEDLINE. Les articles ont été repérés pour leur pertinence en 2 phases, et les bibliographies ont été examinées afin d'identifier d'autres publications utiles. Résultats: L'allégation que la prévalence est surestimée semble reposer sur une crainte que les critères diagnostiques actuels ne différentient pas adéquatement entre les perturbations de l'humeur pathologiques et non pathologiques. Ces arguments relèvent de la validité des critères diagnostiques plutôt que de la prévalence du syndrome que les critères définissent. Réciproquement, l'allégation que la prévalence est sous-estimée se base sur des études offrant des données probantes d'un biais de rappel. Si les critères du DSM-IV sont acceptés en tant que définition diagnostique, la prévalence de la DM est considérablement plus élevée que les chiffres habituellement cités. Cependant, la même documentation indique que le spectre de gravité est beaucoup plus large que ce qui est habituellement reconnu. Les critères du DSM-IV semblent être un piètre indicateur des besoins de traitement dans les populations des collectivités. Conclusions: Un nombre croissant de données probantes suggèrent que la DM est très répandue mais aussi, que les définitions du DSM-IV et de la CIM-10 englobent un spectre tellement large de morbidité qu'on ne devrait pas les considérer comme des indicateurs de fait des besoins, du moins pas dans les populations des collectivités.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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