Major Depression in Canada: What Has Changed over the Past 10 Years?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Major depressive episodes (MDE) make an important contribution to disease burden in Canada. The epidemiology of MDE in the national population has been examined in 2 mental health surveys, one conducted in 2002 and the other in 2012. Our objective was to compare selected variables from the 2 surveys to determine whether changes have occurred in the prevalence, treatment, and impact of MDE. METHOD: The World Health Organization World Mental Health Composite International Diagnostic Interview was used in both surveys and the MDE module (which was not modified) was scored using the same algorithm. Some variables assessing impact and management of MDE were also identical in the 2 surveys. The analysis was based on frequency estimates and associated 95% confidence intervals. RESULTS: The annual prevalence of MDE was 4.7% (95% CI 4.3% to 5.1%) in 2012, nearly identical to 4.8% (95% CI 4.5% to 5.1%) in 2002. Receipt of potentially adequate treatment (defined as taking an antidepressant or 6 or more visits to a health professional for mental health reasons) increased from 41.3% in 2002 to 52.2% in 2012, mostly due to an increase in respondents reporting 6 or more visits. Use of second generation antipsychotics also increased. There was no evidence of diminishing prevalence or impact (as assessed by symptoms of distress). CONCLUSIONS: There appears to have been an increase in receipt of treatment for people with MDE and a changing pattern of management. However, it was not possible to confirm that the impact of MDE is diminishing as a result.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».