Common and Unique Risk Factors and Comorbidity for 12-Month Mood and Anxiety Disorders among Canadians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the common and unique risk factors for mood and anxiety disorders. What sociodemographic, psychological, and physical risk factors are associated with mood and anxiety disorders and their comorbidities? What is the impact of multiple risk factors? METHOD: Data from the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being were analyzed. Appropriate sampling weights and bootstrap variance estimation were employed. Multiple logistic regression was used to estimate odds ratios and confidence intervals. RESULTS: The annual prevalence of any mood disorder was 5.2%, and of any anxiety disorder 4.7%. Major depressive episode was the most prevalent mood and anxiety disorder (4.8%), followed by social phobia, panic disorder, mania, and agoraphobia. Among people with mood and anxiety disorders, 22.4% had 2 or more disorders. Risk factors common to mood and anxiety disorders were being young, having lower household income, being unmarried, experiencing greater stress, having poorer mental health, and having a medical condition. Unique risk factors were found: major depressive episode and social phobia were associated with being born in Canada; panic disorder was associated with being Caucasian; lower education was associated with panic and agoraphobia; and poor physical health was associated with mania and agoraphobia. People who were young, unmarried, not fully employed, and had a medical condition, greater stress, poorer self-rated mental health, and dissatisfaction with life, were more likely to have a comorbid mood and (or) anxiety disorder. As the number of common risk factors increases, the probability of having mood and anxiety disorders also increases. CONCLUSIONS: Common and unique risk factors exist for mood and anxiety disorders. Risk factors are additive in increasing the likelihood of disease.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».