The Prevalence of Major Depressive Episodes Is Higher in Urban Regions of Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Major depressive disorder is an important contributor to disease burden. Anticipation of service needs is important, yet basic information is lacking. For example, there is no consensus as to whether major depressive episodes (MDE) are more or less prevalent in urban or rural areas. The objective of this study was to determine whether a difference exists in Canada. METHOD: A series of 11 Canadian national cross-sectional studies were examined from 2000 to 2014, providing much greater precision than prior analyses. Survey-specific MDE prevalence estimates were synthesized into a pooled odds ratio comparing urban to rural areas using meta-analytic methods. RESULTS: Differences in the survey-specific estimates were not in excess of what would be expected due to sampling variability. This suggests that inconsistency in the prior literature is due to inadequate power and precision, an issue addressed by the meta-analytic pooling. The pooled odds ratio for Canada is 1.18 (95% confidence interval, 1.12 to 1.25), indicating that urban regions have higher MDE prevalence than rural regions. However, the difference is very small and of uncertain significance for policy and planning. CONCLUSIONS: Prevalence of MDE is approximately 18% higher in urban compared to rural regions of Canada. The difference is insufficient to impute differing need for services, but the result resolves an inconsistency in the existing literature and may play a role in future needs assessment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».