Symptômes du trouble dépressif majeur pendant la pandémie de COVID-19 : résultats obtenus à partir d’un échantillon représentatif de la population canadienne
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Depuis le début de la pandémie de COVID 19, de nombreuses études à l’échelle mondiale ont fait état d’une détérioration de la santé mentale. Toutefois, la plupart de ces études sont de qualité faible ou moyenne, et bon nombre d’entre elles s’appuient sur des échantillons de commodité ou utilisent des mesures de la santé mentale à faible validité, voire les deux. Par conséquent, il est difficile d’en tirer des conclusions. Méthodologie L’Enquête sur la COVID 19 et la santé mentale (ECSM) de 2020 et l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) (2015-2019) ont toutes les deux utilisé le Questionnaire en 9 points sur la santé du patient pour dépister le trouble dépressif majeur (TDM) chez les adultes de 18 ans et plus. On a comparé la prévalence du TDM dans l’ECSM et dans l’ESCC. Dans l’ECSM, on a étudié les facteurs de risque de TDM et les facteurs de protection par analyses bivariées à l’aide de régressions logistiques. Résultats Selon les données de l’ECSM, 15,2 % (IC à 95 % : 14,2 à 16,2 %) des Canadiens ont obtenu un résultat positif au dépistage du TDM. La prévalence du TDM était plus de deux fois plus élevée dans l’ECSM (durant la COVID 19) que dans l’ESCC (avant la COVID 19). Dans l’analyse bivariée, les Canadiens ayant déclaré avoir au moins cinq facteurs de risque liés à la COVID 19 étaient environ 30 fois plus susceptibles d’avoir un TDM que ceux ayant déclaré n’avoir aucun facteur de risque. Le sentiment de maîtrise et le sentiment d’appartenance à la communauté se sont révélés des facteurs de protection contre le TDM. Conclusion Après être demeurée stable pendant 20 ans, la prévalence de la dépression chez les Canadiens a considérablement augmenté depuis le début de la pandémie de COVID 19. Il est essentiel de surveiller de façon continue ce trouble courant qui est associé à une morbidité importante, afin de déterminer si les taux élevés de TDM vont persister pendant et après les différentes vagues de COVID 19.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».