MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2061313946 · doi:10.1002/da.1084

Prospective study of frequent heavy alcohol use and the risk of major depression in the canadian general population

2002· article· en· W2061313946 sur OpenAlexaffabout
JianLi Wang, Scott B. Patten

Notice bibliographique

RevueDepression and Anxiety · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCIDIDepression (economics)PopulationMedicineIncidence (geometry)Risk factorPsychiatryDemographyLongitudinal studyEnvironmental healthNational Comorbidity SurveyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the effect of persistent alcohol consumption on the risks of major and minor depression. A retrospective cohort study design was used. The data was derived from a large scale longitudinal national health study (Canadian National Population Health Survey). Depression status was evaluated by using the Composite International Diagnostic Interview-Short Form (CIDI-SF) for major depression. Subjects who did not have major depression at baseline were classified into groups according to the persistence of alcohol consumption during the follow-up period. The incidence of major depression in each group was calculated in men and in women separately and were stratified by age. The same procedures were repeated for minor depression. Women who reported having 5+ drinks on one occasion at least once a month were at an elevated risk of major depression. The same pattern was not observed among men in this analysis. However, no difference was found between the groups in terms of the incidence of minor depression. Frequent heavy alcohol use may be a causal factor for major depression among women. Reducing the frequency and quantities of alcohol consumption may offer an opportunity for prevention of major depression among women.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDepression and AnxietyMême sujetSubstance Abuse Treatment and OutcomesTravaux en français237 207