The association between depression and epilepsy in a nationally representative sample
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the: (1) national prevalence of epilepsy and depression; (2) prevalence of depression among those with epilepsy; (3) odds ratio of depression among those with epilepsy compared to those without, controlling for demographic characteristics; (4) demographic correlates of depression among those with epilepsy and those without; and, (5) health services utilization of those with epilepsy and depression. METHODS: The full sample of the nationally representative 2000/2001 Canadian Community Health Survey (n = 130,880) was used to determine prevalence of epilepsy and depression. A subsample of 781 individuals reporting an epilepsy diagnosis and with complete depression data was used to determine prevalence and correlates of depression, and health service utilization patterns. Correlates of depression among those without epilepsy (n = 126,104) were also determined. Chi-square analyses, t-tests, prevalence ratios, and a logistic regression were conducted. RESULTS: Thirteen percent of those with epilepsy were depressed, in comparison to 7% of those without (p < 0.001). Epilepsy was associated with 43% higher odds of depression when adjusting for demographic factors. The odds of depression among individuals with epilepsy were higher for females, visible minorities, older individuals, and individuals experiencing food insecurity. Visible minority and older age appear to be unique risk factors for depression in those with epilepsy as compared to those without. Thirty-eight percent of depressed respondents with epilepsy had no consultations with a mental health professional in the previous year. DISCUSSION: Medical professionals need to regularly assess levels of depression in their patients with epilepsy. This research helps guide which risk groups should be targeted.
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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 | 0,003 |
| 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 ».