Trends in the prevalence of depression and anxiety disorders among working-age Canadian adults between 2000 and 2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the prevalence of major depressive episodes (MDEs) and anxiety disorders at the population level among different labour force segments is critical to assessing and planning equitable mental health policies for Canadians adults. This study quantified prevalence trends of annually reported MDEs, anxiety disorders, and comorbid MDEs and anxiety disorders among working-age Canadians by labour force status, between 2000 and 2016. DATA AND METHODS: This study used multiple cycles of the Canadian Community Health Survey. MDE prevalence was assessed using variants of the Composite International Diagnostic Interview and the Patient Health Questionnaire-9. Anxiety disorder prevalence captured the presence of an anxiety disorder diagnosed by a healthcare professional. Prevalence estimates were calculated in each survey cycle for three labour force groups: employed, unemployed and not participating in the labour force. A meta-analytic framework stratified by labour force status estimated prevalence trends. RESULTS: Between 2000 and 2016, MDE prevalence remained statistically stable over time at 5.4% (95% confidence interval [CI]: 4.7% to 6.0%), 11.7% (95% CI: 10.4% to 13.0%) and 9.8% (95% CI: 8.5% to 11.2%) among participants who were employed, unemployed, and not participating in the labour force, respectively. Anxiety prevalence ranged from 4.6% to 10.8%, and increased over time (employed: β=0.26%/year, 95% CI: 0.08% to 0.45%; unemployed: β=0.34%/year, 95% CI: -0.10% to 0.78%; not participating in the labour force: β=0.55%/year, 95% CI: 0.15% to 0.95%). Stable comorbid MDE and anxiety prevalence ranged from 1.2% to 4.1% between 2003 and 2016. DISCUSSION: Trends suggest that MDE prevalence has remained stable among all labour force groups since 2000, while anxiety disorder prevalence has modestly increased since 2003. Disorder prevalence increased as labour force attachment decreased across all outcomes studied.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».