Disability and common mental disorders: Results from the World Mental Health Survey Initiative Portugal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Common mental disorders are highly prevalent and disabling, leading to substantial individual and societal costs. This study aims to characterize the association between disability and common mental disorders in Portugal, using epidemiological data from the World Mental Health Survey Initiative. METHODS: Twelve-month common mental disorders were assessed with the CIDI 3.0. Disability was evaluated with the modified WMHS WHODAS-II. Logistic regression models were used to assess the association between disability and each disorder or diagnostic category (mood or anxiety disorders). RESULTS: Among people with a common mental disorder, 14.6% reported disability. The specific diagnoses significantly associated with disability were post-traumatic stress disorder (OR: 6.69; 95% CI: 3.20, 14.01), major depressive disorder (OR: 3.49; 95% CI: 2.13, 5.72), bipolar disorder (OR: 3.41; 95% CI: 1.04, 11.12) and generalized anxiety disorder (OR: 3.14; 95% CI: 1.43, 6.90). Both categories of anxiety and mood disorders were significantly associated with disability (OR: 1.88; 95% CI: 1.23, 2.86 and OR: 3.94; 95% CI: 2.45, 6.34 respectively). CONCLUSIONS: The results of this study add to the current knowledge in this area by assessing the disability associated with common mental disorders using a multi-dimensional instrument, which may contribute to mental health policy efforts in the development of interventions to reduce the burden of disability associated with common mental disorders.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».