Mood and Anxiety Disorders, Measurement, and Migrant Groups in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Our objectives were to: (1) evaluate the current literature on the epidemiology of mood or anxiety disorders among migrant groups; (2) assess how current tools for measuring mood or anxiety disorders at the population level influence our understanding of the epidemiology by a) analyzing the concordance between two commonly used population measures, and b) using a Bayesian analysis to create a combined estimate using both measures; (3) estimate the prevalence and effects of potential risk factors on the prevalence of mood or anxiety disorders among first-generation migrant groups compared to the general population in Ontario. We conducted a systematic review and multiple secondary data analyses using data available from ICES to complete our objectives. Data sources included the 2012 Canadian Community Health Survey–Mental Health, in addition to health administrative data sources in Ontario. Canadian evidence suggests the prevalence of mood or anxiety disorders was consistently lower among migrant groups compared to estimates from the general population. Our findings suggest there was low concordance between survey and administrative data derived estimates of mood or anxiety disorders among migrant and non-migrant groups. Our Bayesian analysis suggests that the true prevalence of mood or anxiety disorders may lie between estimates derived from administrative and survey data. Our findings also indicate that the relationship between migration and mood or anxiety disorders is variable depending on migrant specific risk factors including migrant class and region of birth. Our work highlights the importance of contextualizing population-level data sources to accurately inform policy.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».