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Enregistrement W4383720804 · doi:10.7759/cureus.41627

Trends and Factors Associated With the Mortality Rate of Depressive Episodes: An Analysis of the CDC Wide-Ranging Online Data for Epidemiological Research (WONDER) Database

2023· article· en· W4383720804 sur OpenAlex
Radhey Patel, Abimbola E Arisoyin, Obiaku U Okoronkwo, Shaw Aruoture, Okelue E Okobi, M. Joseph Nwankwo, Emeka Okobi, Francis Okobi, Oshoriamhe Elisha Momodu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWonderMedicinePublic healthDemographyMortality rateEpidemiologyDepression (economics)PopulationGerontologyDatabaseEnvironmental healthPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Depressive episodes are associated with increased mortality rates across the United States. Recognizing the relationship between depression and physical health, understanding the contributing factors, and addressing disparities are critical in reducing mortality rates and improving the overall well-being of individuals experiencing depressive episodes. Continued research, public health efforts, and collaborative approaches are essential to tackle this complex public health concern effectively. Studying the mortality rate trends of depressive episodes along with other related factors will help enhance the understanding of the condition, which, in turn, will assist in reducing mortality rates in the vulnerable population. Methodology Data from the CDC Wide-Ranging Online Data for Epidemiologic Research (WONDER) database on the Underlying Cause of Death were examined to identify individuals who experienced fatal outcomes related to depressive episodes from 1999 to 2020. The WONDER database refers to the online system used by the CDC to make its various resources accessible to the public and public health experts. CDC WONDER offers access to a broader range of information on public health. Results A total of 13,290 individuals who died from depressive episodes between 1999 and 2020 were identified. Data analysis revealed an overall mortality rate of 0.20 per 100,000 individuals during the specified period. The highest mortality rates were observed in the years 2003 (0.28), 2001 (0.27), and 1999 (0.27). The analysis revealed significant disparities in mortality rates among different demographic groups. Older adults, females, specific racial groups, including Whites and African Americans, and specific geographic areas, including the Midwest, Northeast, South, and West, exhibited higher mortality rates associated with depressive episodes. Conclusions The study identified that older individuals, females, Whites, and African Americans, as well as certain geographic regions, exhibited an increased likelihood of mortality related to depressive episodes. These findings highlight the importance of understanding the complex interplay between mental health and mortality. The findings emphasize the importance of addressing disparities in mental health outcomes among different demographic groups. Identifying vulnerable populations can inform targeted interventions and resources to address the elevated mortality risk.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,064 · 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