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Enregistrement W2623899013 · doi:10.3329/bjpsy.v28i2.32738

Major depressive disorder in different age groups and quality of life

2017· article· en· W2623899013 sur OpenAlexaff
Umme Salma Talukder, MM Jalal Uddin, Niaz Mohammad Khan, Md Mostarshid Billah, Tufayel Ahmed Chowdhury, Md Faruq Alam, Md Shah Alam

Notice bibliographique

RevueBangladesh Journal of Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Quality of life (healthcare)Beck Depression InventoryMental healthMajor depressive disorderPsychiatryMedicinePsychologyClinical psychologyGerontologyAnxietyMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major Depressive Disorder (MDD) is a significant public health problem due to its impact on the quality of life. The aim of the study was to determine the presentation of depression in different age group and quality of life among the respondents. This was a descriptive cross sectional study conducted from May, 2012 to February, 2013 among 65 patients aged 18 to 65 years with major depressive disorder in both outpatient and inpatient departments of National Institute of Mental Health (NIMH), Dhaka by using convenient sampling technique. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders- Text version (DSM-IV-TR), Beck Depression Inventory and World Health Organization Quality of Life Scale, Brief version (WHOQOL-BREF) were used to diagnose depressive disorder, to measure severity of depressive illness and Quality of Life (QOL) respectively. Level of depression was compared with the QOL. Quality of life deteriorated in patients with depression. Presence and level of depression was compared in different age groups of depressed patients. The results showed that most of the depressed people (17) were found in the age group of 21-25 years and most of the patients were severely depressed which was thirty nine (39). The study revealed that young people were mostly depressed and their quality of life was decreasing. lt needs further study to explore more information about pattern of presentation of depression and its effect on the quality of life.Bang J Psychiatry Dec 2014; 28(2): 58-61

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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