Epidemiology of depression in primary care: Findings from the Mental Health in Primary Care (MeHPriC) project, Lagos, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the rate and correlates of depression in primary care using data from the Mental Health in Primary Care (MeHPriC) project, Lagos, Nigeria. METHODS: Adult attendees (n=44,238) of 57 primary care facilities were evaluated for depression using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Apart from the socio-demographic details, information was also collected regarding the use of alcohol and other psychoactive substances, presence of chronic medical problems, level of functionality, and perceived social support. Anthropometrics measures (weight and height) and blood pressure were also recorded. RESULTS: A total of 27,212 (61.5%) of the participants were females. There were 32,037 (72.4%) participants in the age group 25-60 years. The rate of major depression (PHQ-9 score 10 and above) was 15.0% (95% CI 14.6-15.3). The variables independently associated with depression include age 18-24 years (OR 1.69), female sex (OR 2.39), poor social support (OR 1.14), having at least one metabolic syndrome component (OR 1.57), significant alcohol use (OR 1.13) and functional disability (OR 1.38). CONCLUSION: Our study showed that the rate of depression in primary care in Nigeria is high. Screening for all primary care attendees for depression will be an important step towards scaling up mental health services in Nigeria and other developing countries.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».