Major depressive disorder seven years after the conflict in northern Uganda: burden, risk factors and impact on outcomes (The Wayo-Nero Study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is a major public health burden in conflict areas. However, it is not known for how long and by how much the observed high rates of MDD seen in conflict settings persist into the post-conflict period. METHODS: A cross sectional survey was employed seven years after the conflict in northern Uganda had ended in the three districts of Amuru, Gulu and Nwoya. RESULTS: The prevalence of major depressive disorder (MDD) was 24.7% (95% CI: 22.9%-26.4%). The distribution by gender was females 29.2% (95% CI: 14.6%-19.5%) and males 17.0% (95% CI: 26.9%-31.5%). The risk factors for MDD fell under the broad domains of socio-demographic factors (female gender, increasing age, being widowed and being separated/divorced); distal psychosocial vulnerability factors ( being HIV positive, low social support, increasing war trauma events previously experienced, war trauma stress scores previously experienced, past psychiatric history, family history of mental illness, negative coping style, increasing childhood trauma scores, life-time attempted suicide, PTSD, generalized anxiety disorder and alcohol dependency disorder) and the psychosocial stressors (food insufficiency, increasing negative life event scores, increasing stress scores). 'Not receiving anti-retroviral therapy' for those who were HIV positive was the only negative clinical and behavioral outcome associated with MDD. CONCLUSIONS: These findings indicate that post-conflict northern Uganda still has high rates for MDD. The risk factors are quite many (including psychiatric, psychological and social factors) hence the need for effective multi-sectoral programs to address the high rates of MDD in the region. These programs should be long term in order to address the long term effects of war. Longitudinal studies are recommended to continuously assess the trends of MDD in the region and remedial action taken.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».