Prevalence of Bipolar I and II Disorder in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Current epidemiologic knowledge about bipolar disorder (BD) in Canada is inadequate. To date, only 3 prevalence studies have been conducted: only 1 was based on a national sample, and none distinguished between BD I and II. The objective of this study was to estimate the prevalence of BD I and II in Canada in 2012. METHOD: Data were obtained from the 2012 Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-being, a cross-sectional survey of a nationally representative sample of household residents ages 15 years and older (n = 25 113). The survey response rate was 68.9%. Interviews were based on the World Health Organization Composite International Diagnostic Interview (CIDI). Prevalence was estimated using generalized linear modelling. Prevalence of self-reported diagnosis of BD and use of lithium were also estimated. RESULTS: The estimated lifetime prevalence of BD I and II (based on the CIDI) in Canada in 2012 was 0.87% (95% CI 0.67% to 1.07%) and 0.57% (95% CI 0.44% to 0.71%), respectively. Prevalence did not differ by sex. The estimated prevalence of self-reported BD was 0.87% (95% CI 0.65% to 1.07%). There was a lack of congruence between CIDI-defined and self-reported BD, and few people taking lithium were positive for BD on the CIDI, which raises some concerns about the validity of the CIDI's assessment of BD. CONCLUSIONS: These prevalence estimates align with those reported in prior literature. However, caution should be exercised when interpreting general population studies that use CIDI-defined BD owing to the possibility of misclassification.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».