A Longitudinal Population-Based Study of Treated and Untreated Major Depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have investigated the factors associated with different outcomes in individuals with major depressive episode (MDE) in relation to mental health service utilization. OBJECTIVES: This study was to, in depressed individuals who used and did not use mental health services, 1) compare the demographic, psychosocial, and clinical characteristics; 2) estimate the risk of MDE in a 6-year follow-up period; and 3) identify the factors associated with the persistence/recurrence of MDE. DESIGN: This was a population- based longitudinal analysis. SUBJECTS: Participants included the longitudinal cohort of the Canadian National Population Health Survey who reported MDE at the baseline survey (n = 609). MEASURES: MDE was measured by the Composite International Diagnostic Interview-Short Form for Major Depression. RESULTS: In the 6-year follow-up period, 49.8% of participants with treated depression developed subsequent MDE; 28.7% of those with untreated depression reported MDE. Multivariate analyses showed that, among those who reported the use of mental health services, childhood and adulthood traumatic events and functional impairment were related to the recurrence of MDE. Among those who did not use mental health services, reported negative life events and the severity of depressive symptoms were predictive of recurrent MDE. CONCLUSIONS: The risk of the recurrence of MDE and associated factors differ in mental health service users and nonusers. Future studies need to confirm these results and to identify service barriers for those who do not use the services and who are at a high risk of MDE.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».