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Enregistrement W2949393139 · doi:10.1007/s00127-019-01738-2

Stress, anxiety, depression, and resilience in Canadian farmers

2019· article· en· W2949393139 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSocial Psychiatry and Psychiatric Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensLaurentian UniversityYork UniversityBeef Farmers of OntarioUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Resilience (materials science)PsychologyPsychological resilienceEpidemiologyMental healthStress (linguistics)PsychiatryClinical psychologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To estimate the prevalence of stress, anxiety, depression, and resilience amongst Canadian farmers. METHODS: An online cross-sectional survey using validated psychometric scales [Perceived Stress Scale (PSS), Hospital Anxiety and Depression Scale, Connor-Davidson Resilience Scale] conducted with farmers in Canada between September 2015 and February 2016. RESULTS: 1132 farmers participated in the study. The average PSS score was 18.9. Approximately 57% and 33% of participants were classified as possible and probable cases for anxiety, respectively; the respective proportions for depression were 34% and 15%. The average resilience score was 71.1. Scores for stress, anxiety, and depression were higher, and resilience lower, than reported normative data. Females scored less favorably on all mental health outcomes studied, highlighting important gender disparities. CONCLUSIONS: These results highlight a significant public health concern amongst farmers, and illustrate a critical need for research and interventions related to farmer mental health. These findings are important for policymakers, physicians, and public and mental health service providers, and can help to inform decision-making, policy recommendations, resource allocation, and development and delivery of training programs for farmers.

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.

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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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