Prevalence of mental disorders and service utilization in seniors: results from the Canadian community health survey cycle 1.2.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper examined the 12-month rate of mental disorders and subsequent service use among Canadian seniors aged 65-79 and 80 and over and adults aged 20-49 and 50-64. METHODS: This is a secondary analysis of data [n = 33,695] of the population-based Canadian Community Health survey, Cycle 1.2 (CCHS 1.2). Major Depressive Episodes (MDEs), specific Anxiety Disorders (AD) and Alcohol Abuse/Dependence rates were assessed. RESULTS: The 12-month rates for the two senior groups aged 65-79 and 80+ for MDEs, ADs, and Substance Dependence (SD) are 1.7% and 1.6%; 1.4% and 0.8%; and 0.1% and 0.0%, respectively. Seniors aged 65-79 and 80+ had significantly lower rates than adults aged 20-49 and 50-64 for all mental disorders and SD. Among the total sample, seniors aged 65-79 and 80+ had significantly lower utilization rates than adults aged 20-49 and 50-64 for all three provider categories (GP only, GP and Other Health Professional, Any Other Health Professional but GP). Females aged 65-79 and 80+ were less likely to have reported service use for mental health reasons as opposed to those females aged 20-49 and 50-64. Males aged 65-79 and 80+ were more likely to have reported having used mental health services in the past 12 months as opposed to males aged 20-49 and 50-64. CONCLUSIONS: The presence of common mental disorders is lower in seniors as compared to younger adults. Age and gender influence mental health service utilization rates. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».