Prevalence of depression and anxiety in Colombia: What happened during Covid-19 pandemic?
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has impacted the well-being of millions of people around the globe. The evidence has shown that during the COVID-19 pandemic, the mental health of the population was affected, which means that there is an extra demand to implement different actions to mitigate and treat mental health disorders result of the pandemic. According to the literature it was expected that the prevalence of mental health disorders, such as anxiety and depression increased by 25 per cent worldwide, and Colombia was not the exception. However, there is not clear evidence on how much this increase might be. This study aims to estimate the prevalence of anxiety and depression for female and male adolescents and adults in Colombia before and during the COVID-19 pandemic. It estimated the potential increase of the prevalence in each group as a result of the COVID-19 pandemic in 2020. We used the Individual Registry of Health Services Delivery data from 2015-2021 to estimate the observed prevalence of anxiety and depression in Colombia for female and male adults. In addition, using the National Mental Health Survey 2015, we simulated the prevalence of anxiety and depression for adolescents (12 to 17 years) and adults (18 or older) in 2015 and using a static Monte Carlo simulation process we estimated the expected prevalence of depression and anxiety for each group from 2016 to 2021. The results of the analysis using revealed an important increase in the observed prevalence of depression and anxiety for adults and adolescents and men and women between 2015 and February 2020. When we simulated different scenarios using as a base line the National Mental Health Survey and estimated the prevalence of depression and anxiety for female and male adults and adolescents, we found that the prevalence of depression and anxiety has had an important increase in the last five years for all groups and had an important increase during 2020. This increase was greater for women compared to men, and adolescents than adults. Our results show the number of people who need potential attention from the health system in Colombia and highlight the importance to think about how to avoid and detect potential cases of anxiety and depression especially in female adolescents.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».