Burden of Mental, Neurological, Substance Use Disorders and Self-Harm in North America: A Comparative Epidemiology of Canada, Mexico, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the burden of mental, neurological, substance use disorders and self-harm (MNSS) in Canada, Mexico, and the United States. METHOD: We extracted 2017 data from the Global Burden of Disease online database. Based on a previously developed framework to classify and aggregate the burden of specific disorders and symptoms, we reestimated the MNSS burden to include suicide, alcohol use, drug use, specific neurological, and painful somatic symptom disorders. We analyzed age-sex-specific patterns within and between countries. RESULTS: The MNSS burden is the largest of all disorder groupings. It is lowest in Mexico, intermediate in Canada, and highest in the United States. Exceptions are alcohol use, bipolar, conduct disorders, and epilepsy, which are highest in Mexico; and painful somatic syndromes and headaches, which are highest in Canada. The burden of drug use disorders in the United States is twice the burden in Canada, and 7 times the burden in Mexico. MNSS become the most burdensome of all disorder groups by age 10, staying at the top until age 60, and show a distinct pattern across the lifetime. The top three MNSS disorders for men are a combination of substance use disorders and self-harm (United States), with the addition of painful somatic syndromes (Canada), and headaches (Mexico). For women, the top three are headaches and depression (all countries), drug use (United States), neurocognitive disorders (Mexico), and painful somatic syndromes (Canada). CONCLUSION: MNSS are the most burdensome disease grouping and should be prioritized for funding in Canada, Mexico, and the United States.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».