Prevalence, awareness, and treatment of depressive symptoms among the middle‐aged and elderly in China from 2008 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed at exploring the temporal trend of prevalence, awareness, and treatment of depressive symptoms among the middle-aged and elderly in China from 2008 to 2015, as well as depicting how many respondents suffered from persistent depression, whether they were aware of and how they coped with such persistent conditions over time. METHODS: This study used the 2008, 2011, 2012, 2013, and 2015 data of China Health and Retirement Longitudinal Study. We used descriptive statistics for data analysis. RESULTS: The prevalence of depressive symptoms among the middle-aged and elderly in China remained relatively stable at 32% to 37% from 2008 to 2015. Only less than 5% of those with depressive symptoms were aware of their conditions and less than 2% sought care over time. We also observed that persistent depression was very severe among the respondents and most of those with persistent conditions were still not aware of nor seek any care for the symptoms. CONCLUSION: Despite of the continuous efforts done by the Chinese government, depression in China is still in poor management. The Chinese government needs to first understand why and how the continuous government efforts do not turn into actual effects of depression management.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».