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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».