Notice bibliographique
Résumé
Objective: The original aim of this thesis was to estimate the prevalence of bipolar disorder (BD) including bipolar I (BDI) and bipolar II (BDII) disorder subtypes, in Canada in 2012 and to characterize persons with BD in terms of demographic features, health status, and mental health service utilization. During the course of this thesis, a third objective emerged which was to examine some indicators of validity of the World Mental Health version of the World Health Organization Composite International Diagnostic Interview (WMH-CIDI) classifications of BD. Methods: Data were from the Canadian Community Health Survey-Mental Health (CCHS-MH; n=25,113) Interviews were based on the WMH-CIDI. The WMH-CIDI uses algorithms to determine the presence or absence of BD. Alternative classification methods were also considered. Using proportions and generalized linear modeling, I estimated prevalence of BD, examined agreement among different methods for classifying BD and described the epidemiology of BD according to the different classifications in terms of demographic features, health status and impact, and mental health service utilization. Results: According the WMH-CIDI algorithm, the prevalence of BDI and BDII in Canada in 2012 was 0.87% (95% CI 0.67% to 1.07%) and 0.57% (95% CI 0.44% to 0.71%), respectively. I observed a lack of congruence between WMH-CIDI defined and self-reported BD, and few people taking lithium were positive for BD on the WMH-CIDI, which raises concern about the validity of the WMH-CIDI’s assessment of BD. Conclusion: Prevalence estimates using the WMH-CIDI align with those reported in prior literature. However, existing algorithms used to diagnose BD in the WMH-CIDI appear to result in a large proportion of misclassification. Fully structured interviews may be inaccurate for assessing BD. Future research should aim to develop and evaluate new methods of identifying BD in the general population.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».