Descriptive Epidemiology of Major Depression in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2) is the first national study to use a full version of the Composite International Diagnostic Interview. For this reason, and because of its large sample size, the CCHS 1.2 is capable of providing the best currently available description of major depression epidemiology in Canada. Using the CCHS 1.2 data, our study aimed to describe the epidemiology of major depression in Canada. METHOD: All estimates used appropriate sampling weights and bootstrap variance estimation procedures. The analysis consisted of estimating proportions supplemented by logistic regression modelling. RESULTS: The lifetime prevalence of major depressive episode was 12.2%. Past-year episodes were reported by 4.8% of the sample; 1.8% reported an episode in the past 30 days. As expected, major depression was more common in women than in men, but the difference became smaller with advancing age. The peak annual prevalence occurred in the group aged 15 to 25 years. The prevalence of major depression was not related to level of education but was related to having a chronic medical condition, to unemployment, and to income. Married people had the lowest prevalence, but the effect of marital status changed with age. Logistic regression analysis suggested that the annual prevalence may increase with age in men who never married. CONCLUSIONS: The prevalence of major depression in the CCHS 1.2 was slightly lower than that reported in the US and comparable to pan-European estimates. The pattern of association with demographic and clinical variables, however, is broadly similar. An increasing prevalence with age in single (never-married) men was an unexpected finding.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».