Differences in Prevalence and Treatment of Bipolar Disorder among Immigrants: Results from an Epidemiologic Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To add to the limited data on the prevalence, clinical characteristics, and treatment of bipolar disorder (BD) among immigrants. METHOD: Data were obtained from a large epidemiologic survey, the Canadian Community Health Survey-Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2). Lifetime prevalence rates of BD were compared between immigrant and nonimmigrant respondents. Among BD subjects (n = 831), sociodemographic, clinical, and mental health treatment use variables were compared based on immigrant status. Logistic regression was used to determine the correlates of lifetime contact with a mental health professional and 12-month psychotropic medication use. RESULTS: Lifetime prevalence rate of CCHS 1.2-defined BD was significantly lower among immigrant, compared with nonimmigrant, participants (1.50% and 2.27%, P = 0.01). There were few sociodemographic or clinical differences, yet immigrants with BD were significantly less likely to report any lifetime contact with mental health professionals (OR = 0.25, 95% CI 0.13 to 0.50, P < 0.001). Past-year psychotropic medication use was numerically lower among immigrants with BD (24.5% and 41.0%); however, this did not reach statistical significance when controlling for other factors (OR = 0.49, 95% CI 0.24 to 1.01, P = 0.05). CONCLUSIONS: Based on the results of this study, there are in the range of 56 000 to 104 000 immigrants with BD in Canada. Further efforts are needed to better understand and address the barriers to mental health treatment use among immigrants who have BD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».