Evaluating the Prevalence and Predictors of Moderate to Severe Depression in Fort McMurray, Canada during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Coronavirus disease (COVID-19) pandemic has produced adverse health consequences, including mental health consequences. Studies indicate that residents of Fort McMurray, a community which has experienced trauma from flooding and wildfires in the past, may be more vulnerable to the mental health effects of the pandemic. OBJECTIVE: This study aimed to examine the prevalence and predictors of likely Major Depressive Disorder (MDD) among residents of Fort McMurray during the COVID-19 pandemic. METHODS: A cross-sectional approach was adopted utilizing an online survey questionnaire to gather sociodemographic data, COVID-19 related data, and clinical information, including likely MDD using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) scale, from the residents of Fort McMurray between the period of 24 April to 2 June 2021. RESULTS: Overall, 186 individuals completed the survey out of 249 residents who accessed the online survey, yielding a completion rate of 74.7%. The prevalence of likely MDD among respondents was 45%. Respondents willing to receive mental health counselling were five times more likely to experience MDD during the COVID-19 pandemic (OR = 5.48; 95% CI: 1.95-15.40). Respondents with a history of depression were nearly five folds more likely to report MDD during the era of the pandemic than residents without a history of depression (OR = 4.64; 95% CI: 1.49-14.44). Similarly, respondents with a history of taking hypnotics (sleeping tablets) were nearly six-fold more likely to express MDD than respondents with no history of receiving sleeping tablets (OR = 5.72; 95% CI: 1.08-30.30). Finally, respondents who reported receiving only partial support from the employer had three times higher odds of having likely MDD than those who received absolute support from the employer (OR = 3.50; 95% CI: 1.24-9.82). CONCLUSION: In addition to the effect of the pandemic and other measures taken to curb the psychopathological impact of the pandemic, policymakers need to implement policies to manage individuals with preexisting mental health conditions and provide strong employer support.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».