Prevalence and moderators of depression symptoms among Black individuals in Western Countries: a systematic review and meta-analysis among 1.3 million people in 421 studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Black people living in Western countries face a range of structural challenges and disparities (e.g. difficult socio-economic conditions, historical and intergenerational trauma, police brutality, racism) that adversely affect their mental health. This study assesses depression prevalence among Black individuals in minority contexts, examining sociodemographic factors, study type, evaluation period, publication year, and measures; and differences in depression rates between Black individuals and other racial groups (Asian, Indigenous, Latinx, White). Methods: To identify studies, a comprehensive search strategy was developed and executed on September 30, 2022 across six databases (Allied and Complementary Medicine Database, APA PsycInfo, CINAHL. Cochrane CENTRAL, Embase, MEDLINE). The meta-analysis protocol was registered with PROSPERO (CRD42020155634). A random-effects meta-analysis estimated depression prevalence among Black individuals. Meta-regression tested differences by racial background, gender, sample type, evaluation method, age group, and publication year, reporting Odd ratios (ORs) with Confidence intervals (CIs). Findings: = 0.004, 95% CI: 0.90, 0.98) compared to Black individuals. Pooled prevalence was 26.6% for the past week (95% CI: 24.6%-28.6%), 22.1% (95% CI: 19.2-23.1) for the past two weeks, 21.6% (95% CI: 11.6-33.5) for the past month, 9.1% (95% CI: 7.7%-10.7%) for the past year, and 16.6 (95% CI: 12.9-20.8) for lifetime. Depression prevalence was higher among Black women (24.3%; 95% CI: 21.3-27.4) and in North America (20.3%; 95% CI: 18.8-21.9). Depression prevalence was higher in 2000-2009 (23.5%; 95% CI: 20.9-26.2), decreased in 2010-2019 (17.7%; 95% CI: 15.6-19.9) and increased since 2020 (20.6%; 95% CI: 17.5-23.8). Interpretation: As depression constitutes a burden among Black individuals in the West, it is urgent to mobilize public health agencies, research funding agencies and clinicians to develop and implement antiracist and culturally adapted prevention and intervention programs. Funding: Public Health Agency of Canada, (grant number 1920-HQ-000053), the Social Sciences and Humanities Research Council (SSHRC) and Canadian Institutes of Health Research (CIHR) (grant number 469050).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».