Prevalence of psychiatric disorders in Iran: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Taking the diversity of the methodologies applied in prevalence studies of psychiatric disorders in Iran and their heterogeneous results into consideration, there seems to be need for a systematic review in order to compile the findings and seek appropriate recommendations for future studies. This study aims at systematically identifying studies conducted in Iran describing the prevalence of psychiatric disorders in general population, and to summarize the findings of these studies. Method: To identify the relevant studies, several databases including Pubmed Medline, ISI Web of Science, PsychINFO, CINAHL, EMBASE, Irandoc, IranPsych, IranMedex, Scientific Information Database as well as reference lists of the accessed documents, unpublished reports, conference proceedings and dissertations were searched. In the next step, the original studies which contained an estimation of prevalence of 'any psychiatric disorder' (overall prevalence) among a sample of general population in the country were selected. This was followed by data extraction, presentation of the results, quality assessment and quantitative pooling of estimated rates of prevalence of psychiatric disorders. Results: A total number of 35 studies were included. Estimations provided for prevalence rates in different groups illustrate diversity and heterogeneity; the rates varied in the range of 1.9-58.8%. Most of the studies had assessed the point prevalence of the disorders conducted using screening instruments. The median point prevalence has been reported to be 28.70% in screening studies, and 18.60% in studies using diagnostic interviews. Pooled estimates obtained through meta-analysis for screening and diagnostic studies were 29.1% and 21.9%,respectively. The results of the studies which have used diagnostic interviews as their data collection tool showed less heterogeneity than the ones using screening instruments. In quality assessment of the studies, only one third proved to be of high quality. Conclusion: Even though the pooled rates for prevalence of psychiatric disorders are comparable to the rates in many other countries, the most important finding of this study is the diversity of the prevalence rates among different communities in Iran. This diversity does not seem to be attributed solely to the different time frames and geographical locations of the studies. It might also have resulted from differences in methodologies (e.g., using different tools), study procedures and study quality.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».