Undiagnosed depression, persistent depressive symptoms and seeking mental health care: analysis of immigrant and non-immigrant participants of the Canadian Longitudinal Study of Aging
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Early diagnosis and treatment of depression are associated with better prognosis. We used baseline data of the Canadian Longitudinal Study on Aging (2012-2015; ages 45-85 years) to examine differences in prevalence and predictors of undiagnosed depression (UD) between immigrants and non-immigrants at baseline and persistent and/or emerging depressive symptoms (DS) 18 months later. At this second time point, we also examined if a mental health care professional (MHCP) had been consulted. METHODS: We excluded individuals with any prior mood disorder and/or current anti-depressive medication use at baseline. UD was defined as the Center for Epidemiological Studies Depression 10 score ⩾10. DS at 18 months were defined as Kessler 10 score ⩾19. The associations of interest were examined in multivariate logistic regression models. RESULTS: Our study included 4382 immigrants and 18 620 non-immigrants. The mean age (standard deviation) in immigrants was 63 (10.3) years v. 65 (10.7) years in non-immigrants and 52.1% v. 57.1% were male. Among immigrants, 12.2% had UD at baseline of whom 34.2% had persistent DS 18 months later v. 10.6% and 31.4%, respectively, among non-immigrants. Female immigrants were more likely to have UD than female non-immigrants (odds ratio 1.50, 95% confidence interval 1.25-1.80) but no difference observed for men. The risk of persistent DS and consulting an MHCP at 18 months did not differ between immigrants and non-immigrants. CONCLUSIONS: Female immigrants may particularly benefit from depression screening. Seeking mental health care in the context of DS should be encouraged.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».