The Evolving Understanding of Major Depression Epidemiology: Implications for Practice and Policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Epidemiologic studies have confirmed that major depression (MD) is an extremely common condition, but also one that is associated with an unexpectedly broad spectrum of morbidity. It is no longer a tenable position to regard MD as being a simple indicator of treatment need, nor is a one-size-fits-all approach to treatment likely to be an effective guide to health care delivery. The objective of this commentary is to explore the implications of these new epidemiologic findings for policy and practice in Canada. METHOD: This paper is a selective review and commentary. RESULTS: Whereas the acute and long-term treatment needs of a subset of individuals with MD have received much attention in the literature, the needs of other groups have not. A sizable proportion of individuals with episodes meeting the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-fourth edition definition in community populations may not need the intensive treatment emphasized by current Canadian practice guidelines. The strategy of watchful waiting may have a role in primary care. On the policy front, guided and perhaps self-guided management strategies deserve greater emphasis than they have received. Stepped-care strategies are an appealing option, but how best to effectively implement these in the Canadian context is unclear. CONCLUSIONS: The spectrum of morbidity among individuals with MD in community populations is much wider than has been previously appreciated. The health system should respond with an appropriate spectrum of services, but many questions remain about how to facilitate this.
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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 | 0,027 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».