A descriptive study of the prevalence of psychological distress and mental disorders in the Canadian population: comparison between low-income and non-low-income populations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This descriptive study compares rates of high psychological distress and mental disorders between low-income and non-low-income populations in Canada. METHODS: Data were collected through the Canadian Community Health Survey - Mental Health and Well-being (CCHS 1.2), which surveyed 36 984 Canadians aged 15 or over; 17.9% (n = 6620) was classified within the low-income population using the Low Income Measure. The K-10 was used to measure psychological distress and the CIDI for assessing mental disorders. RESULTS: One out of 5 Canadians reported high psychological distress, and 1 out of 10 reported at least one of the five mental disorders surveyed or substance abuse. Women, single, separated or divorced respondents, non-immigrants and Aboriginal Canadians were more likely to report suffering from psychological distress or from mental disorders and substance abuse. Rates of reported psychological distress and of mental disorders and substance abuse were much higher in low-income populations, and these differences were statistically consistent in most of the sociodemographic strata. CONCLUSION: This study helps determine the vulnerable groups in mental health for which prevention and promotion programs could be designed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».