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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».