Major depression: prevalence, treatment utilization and age in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the relationships between age, prevalence of major depression and antidepressant treatment in Canadian populations by using data from three health surveys. BACKGROUND: Major depression is an important disorder, and there is a concern that treatment for it may be underutilized. Age may have an impact on treatment use. METHODS: Two of the surveys incorporated into the present analysis were random digit dial telephone surveys, with sample sizes of 2542 subjects and 796 subjects, respectively. The third data source was the National Population Health Survey (n=73,402), which used some face to face and some telephone-based data collection methods. In each of these studies, major depression was evaluated using a short form version of the Composite International Diagnostic Interview for Major Depression. Diagnostic status was evaluated in relation to current use of antidepressant medications, age and other relevant factors. All analyses accounted for unequal selection probabilities and clustering inherent in the sampling procedures. RESULTS: The prevalence of major depression was consistently found to be highest in subjects under the age of 45 years. However, older subjects were more likely to report having depression diagnosed. Antidepressant treatment was found to be less frequent in young subjects, despite these subjects being in the group with the highest prevalence of depression. Younger respondents were less likely to see a physician about their depressive symptoms, and when they did they were less likely to be told that they had a depressive disorder. CONCLUSIONS: The data presented indicate that antidepressant medications tend to be used less frequently in younger than older age groups in Canada. Additional studies are needed to confirm optimal use rates in relation to age.
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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 ».