Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This article assesses the association between self-rated mental health and selected World Mental Health-Composite International Diagnostic Interview (WMH-CIDI)-measured disorders, self-reported diagnoses of mental disorders, and psychological distress in the Canadian population. DATA AND METHODS: Data are from the 2002 Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-being. Weighted frequencies and cross-tabulations were used to estimate the prevalence of each mental morbidity measure and self-rated mental health by selected characteristics. Mean self-rated mental health scores were calculated for each mental morbidity measure. The association between self-rated mental health and each mental morbidity measure was analysed with logistic regression models. RESULTS: In 2002, an estimated 1.7 million Canadians aged 15 or older (7%) rated their mental health as fair or poor. Respondents classified with mental morbidity consistently reported lower mean self-rated mental health (SRMH) and had significantly higher odds of reporting fair/poor mental health than did those not classified with mental morbidity. Gradients in mean SRMH scores and odds of reporting fair/poor mental health by recency of WMH-CIDI-measured mental disorders were apparent. A sizeable percentage of respondents classified as having a mental morbidity did not perceive their mental health as fair/poor. INTERPRETATION: Although self-rated mental health is not a substitute for specific mental health measures it is potentially useful for monitoring general mental health.
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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) | 0,001 | 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 ».