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Enregistrement W43140957 · doi:10.1177/070674370905400606

Prevalence and Correlates of Chronic Depression in the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being

2009· article· en· W43140957 sur OpenAlexafffundvenueabout
Satyendra Satyanarayana, Murray W. Enns, Brian J. Cox, Jitender Sareen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of ManitobaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthDepression (economics)PsychiatryPsychologyEpidemiologyPublic healthCross-sectional studyMedicineGerontologyClinical psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the prevalence and correlates of chronic depression in comparison with nonchronic depression using a population-representative national database. METHODS: Our study used data from the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2) to determine the lifetime prevalence and correlates of major depression with chronic symptoms in the population. The CCHS 1.2 is a large, cross-sectional mental health survey conducted by Statistics Canada (n = 36 984, aged 15 years and older). RESULTS: The observed lifetime prevalence of major depression with chronic symptoms was 2.7%, representing 26.8% of all people with major depressive disorder (MDD). In comparison to nonchronic major depression, chronic depression was associated with more frequent psychiatric and medical comorbidity, greater disability, increased health service use, and higher likelihood of suicidal ideation and attempts. CONCLUSIONS: Major depression with chronic symptoms is common in the general population, and is associated with more severe health consequences than nonchronic depression. These observations indicate that chronic major depression is a very important subtype of MDD from a public health perspective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations120
Publié2009
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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