The Epidemiology of Mental and Substance Use—Related Disorders among White, Chinese, and other Asian Populations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to estimate and compare the lifetime and 12-month prevalence of mood disorders, anxiety disorders, and substance dependence in white, Chinese, and other Asian populations in Canada and to identify correlates of mental disorders in these ethnic groups. METHODS: We used data from the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being. The WHO's Composite International Diagnostic Interview was used to assess mental disorders diagnosed according to the DSM-IV criteria. We included subjects who were white (n = 33399), Chinese (n = 733), or from other Asian populations (n = 1113). The lifetime and 12-month prevalence of mental disorders was estimated according to ethnic group. RESULTS: The lifetime and 12-month prevalence of mental disorders in Chinese participants was lower than the prevalence rates in white participants. Other Asian participants were less likely than white individuals to have had any mood and anxiety disorder in their lifetime. The 12-month prevalence of any mental disorder in Chinese participants was lower than in other Asian participants. However, the proportion of Chinese participants with perceived fair to poor mental health was higher than in the other Asian and white groups. CONCLUSIONS: The prevalence of mental disorders among Chinese individuals living in Canada resembles that in China's population. The prevalence of mental disorders in the Asian populations may vary by region. Studies are needed to examine subthreshold mental disorders in the Asian populations as well as ethnic differences in mental disorders in relation to sex, age, and clinical condition.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 ».