Major Depression Prevalence Increases with Latitude in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether there is an association between latitude and annual major depressive episode (MDE) prevalence in Canada. METHODS: Data from 2 national survey programs (the National Population Health Survey and the Canadian Community Health Survey) were used, providing 10 data sets collected between 1996 and 2013, together including 922,260 respondents, of whom 495,739 were assessed for MDE using 1 of 2 versions of the Composite International Diagnostic Interview, a short-form version (8 studies), and a Canadian adaptation of the World Mental Health version (2 studies). Approximate latitude was determined by linkage to postal code data. Data were analyzed using logistic regression and pooled across surveys using individual-level meta-analytic methods. RESULTS: In models including latitude as a continuous variable, a statistically significant association was observed, with prevalence increasing with increasing latitude. This association persisted after adjustment for a set of known risk factors. The latitude gradient was modest in magnitude, a 1% to 2% increase in the prevalence odds of MDE per degree of latitude was observed. Due to sparse data, this gradient cannot be confidently generalized beyond major population centres, which tend to occur at less than 55° latitude in Canada. CONCLUSION: A latitude gradient has not previously been reported. If replicated, the gradient may have implications for the planning of services and generation of aetiological hypotheses. However, this cross-sectional analysis cannot confirm aetiology and could not evaluate the potential contributions of variables such as light exposure, weather patterns, or social determinants.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».