A European Approach to Rural—Urban Differences in Mental Health: The ESEMeD 2000 Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study aimed to answer the following questions: Are there any rural-urban differences in mental health, once sociodemographic variables are controlled for, and are any of these differences observed in EU countries? Did the individuals suffering from mental health disorders have the same characteristics in rural and urban areas, particularly concerning self-reported impairment? METHOD: The European Study of the Epidemiology of Mental Disorders (ESEMeD 2000 study) is a cross-sectional, in-person, household interview survey based on probability samples representative of the adult population of 6 European countries: Belgium, France, Germany, Italy, the Netherlands, and Spain. The rural population is defined as those living in towns with fewer than 10,000 inhabitants, and the urban population is defined as those living in towns or cities with 10,000 or more inhabitants. A stratified, multistage, random sample without replacement was drawn in each country. The overall response rate of the study was about 61.2% (weighted response rate). RESULTS: The study results confirmed previous findings on the variation in mood disorders between rural and urban areas. Overall, urbanicity seemed to be linked to a higher risk of mental health disorders, particularly depressive disorders, whereas the link to anxiety disorders was only moderate and there was no link at all to alcohol disorders. Country differences concerned male respondents and not female respondents, with the exception of Belgium, where the differences concerned women only (and showed fewer disorders in rural areas). CONCLUSIONS: This study will, hopefully, stimulate further intra-European studies using comparable methods and instruments to look at the experience across the European continent and introduce steps to harmonize rural-urban population limits across diverse countries.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».