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Enregistrement W4385827613 · doi:10.2196/42469

Association of Catastrophic Health Expenditure With the Risk of Depression in Chinese Adults: Population-Based Cohort Study

2023· article· en· W4385827613 sur OpenAlexvenueno aff
Yaping Wang, Wannian Liang, Min Liu, Jue Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDepression (economics)DemographyMedicineHazard ratioEpidemiologyCohort studyPopulationConfidence intervalEnvironmental healthGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is one of the most common mental illnesses, and it may have a lasting effect on one's whole life. As a form of financial hardship, catastrophic health expenditure (CHE) may be associated with depression. However, current evidence about the relationship between CHE and the risk of depression is insufficient. OBJECTIVE: This study aimed to explore the relationship between CHE and the risk of depression among Chinese adults. METHODS: In this study, we used 3 waves of the China Family Panel Studies (CFPS) from 2012, 2016, and 2018. The CFPS are a nationally representative study covering 25 of 31 provinces in Chinese mainland and representing nearly 94.5% of the total population. We selected eligible household heads as participants, divided them into 2 groups by CHE events at baseline (exposed group: with CHE; unexposed group: without CHE), and followed them up. Households with CHE were defined as having out-of-pocket medical expenditures exceeding 40% of the total household nonfood expenditure, and people with depression were identified by the 8-item Centre for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D). We first described the baseline characteristics and used logistical regression to estimate their effects on CHE events. Then, we used Cox proportional hazard models to estimate adjusted hazard ratios and 95% CIs of depression among participants with CHE compared with those without CHE. Finally, we analyzed the subgroup difference in the association between CHE and depression. RESULTS: Of a total of 13,315 households, 9629 were eligible for analysis. Among them, 6824 (70.9%) were men. The mean age was 50.15 (SD 12.84) years. Only 987 (10.3%) participants had no medical insurance. The prevalence of CHE at baseline was 12.9% (1393/9629). Participants with a higher family economic level (adjusted odds ratio [aOR] 1.15, 95% CI 1.02-1.31) and with the highest socioeconomic development level (aOR 1.18, 95% CI 1.04-1.34) had a higher prevalence of CHE than reference groups. During a median of 71 (IQR 69-72) person-months of follow-up, the depression incidence of participants with CHE (1.41 per 1000 person-months) was higher than those without CHE (0.73 per 1000 person-months). Multivariable models revealed that the adjusted hazard ratio for the incidence of depression in participants with CHE was 1.33 (95% CI 1.08-1.64), and this association appeared to be greater in participants without outpatient services (for interaction, P=.048). CONCLUSIONS: CHE was significantly associated with increased risk of depression among Chinese adults. Concentrated work should be done to monitor CHE, and more efforts to ensure financial protection need to be made to prevent depression, especially for people with high health care needs.

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)0,005
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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