Socioeconomic status and the risk of major depression: the Canadian National Population Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are few longitudinal studies investigating the risk of major depression by socioeconomic status (SES). In this study, data from the longitudinal cohort of Canadian National Population Health Survey were used to estimate the risk of major depressive episode (MDE) over 6 years by SES levels. METHODS: The National Population Health Survey used a nationally representative sample of the Canadian general population. In this analysis, participants (n=9589) were followed from 2000/2001 (baseline) to 2006/2007. MDE was assessed using the Composite International Diagnostic Interview--Short Form for Major Depression. RESULTS: Low education level (OR=1.86, 95% CI 1.28 to 2.69) and financial strain (OR=1.65, 95% CI 1.19 to 2.28) were associated with an increased risk of MDE in participants who worked in the past 12 months. In those who did not work in the past 12 months, participants with low education were at a lower risk of MDE (OR=0.43, 95% CI 0.25 to 0.76), compared with those with high education. Financial strain was not associated with MDE in participants who did not work. Working men who reported low household income (12.9%) and participants who did not work and reported low personal income (5.4%) had a higher incidence of MDE than others. CONCLUSIONS: SES inequalities in the risk of MDE exist in the general population. However, the inequalities may depend on measures of SES, sex and employment status. These should be considered in interventions of reducing inequalities in MDE. MDE history is an important factor in studies examining inequalities in 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».