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Enregistrement W4400404929 · doi:10.1101/2024.07.08.24310056

The National Psychiatric Morbidity Survey of Pakistan (2022): Prevalence, socio-demographic and disability correlates

2024· preprint· en· W4400404929 sur OpenAlex
Raza-Ur Rahman, David V. Sheehan, Afzal Javed, Sameena Ahmad, Kamran Shafiq, Uzma Kanwal, Muhammad Iqbal Afridi, Asad Tamizuddin Nizami, Ghareaghaji Asl Rasool, Rizwan Taj, Muhammad Akram Ansari, Saeed Farooq, Anjum Memon, Y Hana, Muhammad Ayub

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésPsychiatryMedicineDemographyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background National psychiatric morbidity surveys have shown a wide range of prevalence of psychiatric disorders across different countries. Pakistan with its sociocultural and ethnic diversity, has the fifth largest population in the world. There was no prior high-quality nationally representative data on the prevalence of psychiatric disorders and their socio-demographic correlates for Pakistan. To fill this gap in the planning of mental health services, the Pakistan Psychiatric Society conducted the National Psychiatric Morbidity Survey (NPMS) of Pakistan, in the years 2019-2022. Aim To estimate the prevalence and socio-demographic correlates of psychiatric morbidity in a representative sample of Pakistan. Methods The cross-sectional NPMS collected data from the four provinces of Pakistan. After selection through a three-stage, stratified, random cluster sampling technique we interviewed 17,773 adults above the age of 18. We used the MINI International Neuropsychiatric Interview (MINI Version 7.0.2) to evaluate psychiatric morbidity. Current and lifetime precise and weighted prevalence is reported according to ICD-10 (International Classification of Disease-10 th version). We used multivariate logistic regression to investigate the association between the risk of psychiatric illness and sociodemographic variables. National Bio-ethic Committee of Pakistan granted approval of survey. Results The lifetime and current weighted prevalence of all psychiatric disorder is 37.91% (95% Confidence Interval (CI) =37.22-38.59) and 32.28% (95% CI=31.62-32.94) respectively. The weighted prevalence of common psychiatric disorders in Pakistan included Mood Disorders (F30-F39; 19.62%), Neurotic and Stress-related Disorders (F40 F48; 24.81%), Psychotic Disorders (F20-F29; 4.52%) and Mental and Behavioural Problems due to Psychoactive Substance use (F10-F19; 0.85%). The psychiatric disorders had an association with age, female gender, urban living, lower income and being divorced. Among participants, 6.17% acknowledged suicidality in the past month, while 1.05% acknowledged a lifetime suicide attempt. Conclusion The NPMS is the first nationally representative study of psychiatric morbidities in Pakistan. The data from this survey can be utilized for designing and implementing mental health services and support programmes in the country.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,335 · 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