Prevalence of schizophrenia in China between 1990 and 2010.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dramatic development and changes in lifestyle in many low and middle-income countries (LMIC) over the past three decades may have affected mental health of their populations. Being the largest country and having the most striking record of development, industrialization and urbanization, China provides an important opportunity for studying the nature and magnitude of possible effects. METHODS: We reviewed CNKI, WanFang and PubMed databases for epidemiological studies of schizophrenia in mainland China published between 1990 and 2010. We identified 42 studies that reported schizophrenia prevalence using internationally recognized diagnostic criteria, with breakdown by rural and urban residency. The analysis involved a total of 2 284 957 persons, with 10 506 diagnosed with schizophrenia. Bayesian methods were used to estimate the probability of case of schizophrenia ("prevalence") by type of residency in different years. FINDINGS: In urban China, lifetime prevalence was 0.39% (0.37-0.41%) in 1990, 0.57% (0.55-0.59%) in 2000 and 0.83% (0.75-0.91%) in 2010. In rural areas, the corresponding rates were 0.37% (0.34-0.40%), 0.43% (0.42-0.44%) and 0.50% (0.47-0.53%). In 1990 there were 3.09 (2.87-3.32) million people in China affected with schizophrenia during their lifetime. The number of cases rose to 7.16 (6.57-7.75) million in 2010, a 132% increase, while the total population increased by 18%. The contribution of cases from urban areas to the overall burden increased from 27% in 1990 to 62% in 2010. CONCLUSIONS: The prevalence of schizophrenia in China has more than doubled between 1990 and 2010, with rates being particularly high in the most developed areas of modern China. This has broad implications, as the ongoing development in LMIC countries may be increasing the global prevalence of schizophrenia.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».