Systematic review of the role of gender as a health determinant of hospitalization for depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To conduct a systematic review of selected health determinants, including gender, and their impact on hospitalization rates for depression. Depression includes both depressive and bipolar disorders. Selected health determinants were gender, age, sex, family structure, education, and socioeconomic status. METHODS: Systematic search of conventional and fugitive literature sources. All reports of primary data, systematic reviews, and meta-analysis of primary data were included if they focused on hospitalization for depression and reported data by one or more of the selected health determinants. Two researchers independently evaluated each citation for inclusion and extracted data from the included studies. RESULTS: There is an important underreporting of health determinants data in studies of hospitalization for depression. No studies examined the role of gender. Age and sex were reported in 83 percent and 80 percent of the 110 included studies. Women showed a higher rate of hospitalization for depression than men (p < .05). Age and diagnosis had different effects in men and women. Adult women were significantly more likely than men to report a depressive disorder, whereas men were more likely to report a bipolar disorder (p < .05). Little can be concluded on the other health determinants. CONCLUSIONS: The importance of reporting hospitalization data and conducting hospital utilization analysis by sex and health determinants, including gender, must be emphasized.
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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 | 0,010 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| 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) | 0,004 | 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 ».