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Enregistrement W2165125084 · doi:10.1177/070674370505001008

Correlates of Depressive and Anxiety Disorders among Young Canadians

2005· article· en· W2165125084 sur OpenAlexaffvenueabout
Cat Tuong Nguyen, Louise Fournier, Lise Bergeron, Pasquale Roberge, Geneviève Barrette

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychologyPsychiatryDepression (economics)Clinical psychologyAnxiety disorderDepressive symptomsYoung adultMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The current study presents data on the prevalence of depressive and anxiety disorders in the Canadian population aged between 15 and 24 years and examines their potential correlates. METHODS: The study is based on the 2002 Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2). This survey was administered to a representative sample of 36,984 Canadians. A subsample of 5673 Canadians aged between 15 and 24 years was available for the analyses. We used descriptive analyses to calculate lifetime and 12-month prevalence of depressive and anxiety disorders, and we used logistic regressions to measure odds ratios. RESULTS: Among Canadian youths, 10.2% had suffered from depressive disorders during their lifetime, whereas 12.1% had suffered from anxiety disorders. For 12-month prevalence, the rates were 6.4% and 6.5% for depressive and anxiety disorders, respectively. Depressive disorders were more frequent among youth aged 20 to 24 years and among those no longer in school. Both disorders were more common among women and people under extreme stress. CONCLUSIONS: The prevalence rates found are comparable with other studies, and most of the correlates are concordant with the literature. Results indicate that there is a turning point for depression between late adolescence and adulthood that could be crucial for intervention planning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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