Sociodemographic Factors Associated with Comorbid Major Depressive Episodes and Alcohol Dependence in the General Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the 12-month prevalence of alcohol dependence (AD) among subjects with major depressive episodes (MDEs) and the 12-month prevalence of MDEs among those with AD; to investigate the associations between demographic and socioeconomic characteristics and comorbid MDE and AD, based on established theoretical models; and to compare the rates of mental health service use between groups having high and low risk for comorbid conditions. METHODS: We used data from the 1996-1997 Canadian National Population Health Survey. MDE and AD were measured using the World Health Organization's Composite International Diagnostic Interview Short Form (CIDI-SF). We calculated the 12-month prevalence of MDEs among participants with AD and of AD among those with MDEs. The associations between demographic and socioeconomic characteristics and comorbidity were investigated. RESULTS: Of participants with MDEs, 8.6% had AD; 19.6% of participants with AD reported having at least 1 MDE in the past 12 months. Being young (aged 12 to 24 years); being divorced, separated, or widowed; and having low family income level were positively associated with MDE, AD, and comorbidity. Among participants with comorbid MDE and AD, those who were aged 12 to 24 years were less likely to have used any mental health services in the past 12 months than were others. CONCLUSIONS: Young age, single marital status, and low family income may be potential risk factors for comorbid MDE and AD. Although AD is rare in the general population, public health interventions that target the groups identified as at risk may help to prevent MDE, AD, and comorbidity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».