Evaluating Mood and Anxiety Disorders in Canada Through a Gender-Based Analysis Plus (GBA+) Lens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The prevalence of mental disorders continues to increase worldwide. We assessed the prevalence and associated factors of mood and anxiety disorders in the Canadian population using a Gender-Based Analysis Plus (GBA+) lens on a nationally representative survey. Methods A secondary analysis of the 2017-2018 Canadian Community Health Survey (CCHS) - Annual Component was conducted using a GBA+ lens, an analytical process to incorporate sex, gender, and other intersecting identity factors into research, programs and policies. Sampling and bootstrap weights were applied to account for complex sampling design. Chi-square test and multivariable logistic regression models were used to assess associated factors of mood and anxiety disorders. Results 2017-2018 CCHS included 113,290 observations, representative of 98% of the Canadian population over the age of 12. Mood and anxiety disorders were more prevalent among females than males (11.0% vs 6.4% and 11.6% vs 6.3% respectively, p < 0.001). Logistic regression analyses revealed higher odds for both disorders for those who were female, unemployed, smokers, homosexual or bisexual, had low education and income levels, suffered from food insecurity or had disabilities. Statistically significant interactions were observed between sex and factors such as age, income, employment and sexual orientation. Of those who had a mood or anxiety disorder, 5.0% reported having unmet mental health care needs compared to 1.0% of the general population (p < 0.001). Those reporting unmet mental health care needs were more frequently younger, females, single parents, with disabilities, lower income and food insecurity. Conclusions Females in Canada continue to be affected by mood and anxiety disorders at higher rates than males. Strategies for preventing mental health disorders and improving mental health care must be tailored towards the needs of specific groups. We recommend the use of GBA+ as a guide in both research and policymaking. Key messages • This study provides estimates of the present state of mood and anxiety disorders in the Canadian population using secondary data from a cross-sectional, nationwide survey conducted through 2017-2018. • The application of Gender-Based Analysis Plus (GBA+) helps with the systematic evaluation of healthcare disparities and development of targeted strategies to address gaps in mental health.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».