Notice bibliographique
Résumé
Background Depression, anxiety, hopelessness is common among people who live in the Western world, yet little is known about its prevalence in individuals in slum settlements in Latin America. We investigated in the association of scarcity (lack of access to water and food) to depression, anxiety and hopelessness in individuals aged 18–64 years living in slum areas in the Dominican Republic. This is the first study ever which investigates mental health of individuals living in slum areas in the Dominican Republic (DT). Methods A baseline assessment of community based longitudinal survey of adults aged above 18–64 years was carried out in an urban slum and in villages in the DR in 2012. Random sampling by random route was employed to select households, the sampling unit in this study. Depression, anxiety, was measured by using CIDI-based depression and anxiety criteria according to the DSM-IV criteria and overlapping dimensions of depression and anxiety (e.g. hopelessness) were assessed. Association between living conditions and depression and anxiety was investigated with logistic regression analysis. Results A total of 200 individuals were interviewed (n = 119 women, 59.8%). The response rate was excellent (98.5%). The prevalence of depression was 11.3% in women and 16.0% in men. The dimension ‘hopelessness' was the most prevalent mental condition (46.2% among women; 60.5% among men.) Hopelessness was associated with being male and younger. Furthermore, hopelessness was associated with food insecurity (OR = 2.5) and with lack of access to water (OR = 3.0). Conclusion Hopelessness is common in people living in slums, with young males under 30 at greater risk than any other group. This study is the baseline for further research on mental health of people living in slums in the Dominican Republic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».