Prevalence of Mental Disorders and Suicidality in Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is limited information to guide health-care service providers and policy makers on the burden of mental disorders and addictions across the Canadian provinces. This study compares interprovincial prevalence of major depressive disorder (MDD), bipolar disorder, generalized anxiety disorder (GAD), alcohol use disorder, substance use disorders, and suicidality. METHOD: = 25,113), a representative sample of Canadians over the age of 15 years across all provinces. Cross tabulations and logistic regression were used to determine the prevalence and odds of the above disorders for each province. Adjustments for provincial sociodemographic factors were performed. RESULTS: The past-year prevalence of all measured mental disorders and suicidality, excluding GAD, demonstrated significant interprovincial differences. Manitoba exhibited the highest prevalence of any mental disorder (13.6%), reflecting high prevalence of MDD and alcohol use disorder compared to the other provinces (7.0% and 3.8%, respectively). Nova Scotia exhibited the highest prevalence of substance use disorders (2.9%). Quebec and Prince Edward Island exhibited the lowest prevalence of any mental disorder (8.5% and 7.7%, respectively). Manitoba also exhibited the highest prevalence of suicidal ideation (5.1%); however, British Columbia and Ontario exhibited the highest prevalence of suicidal planning (1.4% and 1.3%, respectively), and Ontario alone exhibited the highest prevalence of suicide attempts (0.7%). CONCLUSIONS: Significant interprovincial differences were found in the past-year prevalence of mental disorders and suicidality in Canada. More research is necessary to explore these differences and how they impact the need for mental health services.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».