Prevalence and Incidence Studies of Mood Disorders: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To present the results of a systematic review of literature published between January 1, 1980, and December 31, 2000, that reports findings on the prevalence and incidence of mood disorders in both general population and primary care settings. METHOD: We conducted a literature search of epidemiologic studies of mood disorders, using Medline and HealthSTAR databases and canvassing English-language publications. Eligible publications were restricted to studies that examined subjects aged at least 15 years and over. We used a set of predetermined inclusion and exclusion criteria to identify relevant studies. We extracted and analyzed prevalence and incidence data for heterogeneity. RESULTS: Of general population studies, a total of 18 prevalence and 5 incidence studies met eligibility criteria. We found heterogeneity across 1-year and lifetime prevalence of major depressive disorder (MDD), dysthymic disorder and bipolar I disorder. The corresponding pooled rates for 1-year prevalence were 4.1 per 100, 2.0 per 100, and 0.72 per 100, respectively. For lifetime prevalence, the corresponding pooled rates were 6.7 per 100, 3.6 per 100, and 0. per 100, respectively. Significant variation was observed among 1-year incidence rates of MDD, with a correspond ing pooled rate of 2.9 per 100. CONCLUSIONS: The prevalence of mood disorders reported in high-quality studies is generally lower than rates commonly reported in the general psychiatric literature. When controlled for common methodological confounds, variation in prevalence rates persists across studies and deserves continued study. Methodological variation among studies that have examined the prevalence of depression in primary health care services is so large that comparative analyses cannot be achieved.
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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 | 0,030 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».