Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Generally, public health strategies for major depression have focused on case-finding, public and professional education, and disease-management strategies. In principle, increased rates of treatment utilization and improved treatment outcomes should lead to improved mental health at the population level. Progress of this sort, however, has been difficult to confirm. METHODS: The National Population Health Survey (NPHS) is a large-scale longitudinal study of a representative sample drawn from the Canadian population. To date, Statistics Canada has released data from 3 NPHS cycles: 1994-1995, 1996-1997, and 1998-1999. Treatment utilization and major depression measures were employed in the NPHS survey, providing a unique source of longitudinal Canadian data. In this study, major depression point prevalence (defined using a predictive instrument for annual major depressive episode [MDE] prevalence and responses from a distress scale) and associated treatment utilization were evaluated over time. RESULTS: Between 1994-1995 and 1995-1996, the proportion of persons with depression receiving antidepressant treatment increased dramatically, from 18.2% (12.3% to 22.1%) in 1994-1995 to 32.6% (23.0% to 42.2%) in 1998-1999. Point prevalence of major depression was 2.4%, 1.8%, and 1.9% in the 3 NPHS iterations. CONCLUSIONS: Data from the NPHS suggest public health progress against major depression in Canada. More people with major depression in Canada are receiving treatment, and these changes may have been associated with improved population health status. However, both random variation and extraneous societal factors could account for the observed trends in prevalence. It is impossible to relate changes in utilization directly to population health status using the NPHS data.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».