Factors associated with the prevalence of depression among people with oculocutaneous albinism in Jinja,Uganda.A cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Depression is among the common psychiatric disorders with high prevalence in the general population.This prevalence is higher in vulnerable populations including people living with albinism. Despite the fact that several aspects linked with it have been found among people with oculocutaneous albinism in the Busoga region, limited information is available regarding prevalence of depression and its associated factors in the study area.The main objective of the present study was to determine the factors associated with the prevalence of depression among people with oculocutaneous albinism in Jinja. Methods A cross-sectional design was used to capture data from a study sample size of 384 adults living with oculocutaneous albinism who were involved in completion of the screening tests for depression Hopkins Symptom Checklist-25(HSCL-25).The summation of scores for depression were averaged and the probable depression determined for each participant using a cut-off of 1.75. Logistic regression analyses were used to examine associations between depression outcomes, socio-demographic and psychomedical factors. Results The analyses revealed that the prevalence of depression among people with oculocutaneous albinism in Jinjacity stands at 65.4%. Depression was significantly associated with age (AOR = 1.059, 95% CI = 1.020–1.100, P = 0.003), lack of family support (AOR = 0.505, 95% CI = 0.286–0.892, P = 0.019), history of diabetes mellitus (AOR = 12.030, 95% CI = 1.117–12.961, P = 0.040), marital status by being married(AOR = 0.505, 95% CI = 0.286–0.892, P = 0.019) and taking chronically medication (AOR = 6.583, 95% CI = 1.618–26.782, P = 0.008). Conclusions These findings show that the estimated prevalence of depression among people with oculocutaneous albinism in the study area is high and worrying. Age, marital status, lack of family support, history of diabetes mellitus, and taking chronically medication are important risk factors associated with the prevalence of depressive disorders. Strategies targeting early interventions are needed in order to reduce risk factors of the disease and improve the quality of life of people with oculocutaneous albinism in Jinja.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».