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Enregistrement W4407869734 · doi:10.2196/preprints.72976

Global, regional, and national burdens of anxiety and depression in adolescents and young adults aged 10-24 years from 1990 to 2021: a trend analysis based on the Global Burden of Disease Study 2021 (Preprint)

2025· preprint· en· W4407869734 sur OpenAlexaboutno aff
Lv Jiaxuan, Guolin Guo, Huawang Zhao, Zijian Liu, Hongguo Rong, Fan Lü

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)AnxietyBurden of diseaseDiseasePsychologyGerontologyDemographyPsychiatryMedicineEnvironmental healthEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Depressive and anxiety disorders pose a significant public health concern, yet data on its burden and trends among adolescents and young adults are scarce. This study aimed to comprehensively analyze the trends of prevalence, incidence and disability adjusted life year (DALYs) for anxiety and depression among adolescents and young adults between 1990 and 2021 at the global, regional, and national levels. OBJECTIVE Our findings aim to elucidate evolving trends and disparities in the burden of these mental health conditions, thereby informing evidence-based policy-making and targeted intervention strategies. METHODS Data and methodologies publicly accessible from the 2021 Global Burden of Diseases (GBD) study were utilized to conduct a systematic analysis aimed at assessing the worldwide burden of anxiety and depression. RESULTS In 2021, there were 57.49 million prevalent cases, 73.81 million incidence, and 10.72 million DALYs of depression among individuals aged 10-24 years. And there were 93.95 million prevalent cases, 16.67 million incidence, and 11.52 million DALYs of anxiety. Between 1990 and 2021, we observed increases in the prevalence of depression globally (AAPC, 0. 74 [95% CI, 0. 63, 0. 84]), incidence (AAPC, 0. 87 [95% CI, 0. 78, 0. 97]), the DALY rate (AAPC, 0.82 [95% CI, 0.72, 0.92]), and the prevalence of anxiety (AAPC, 0. 69 [95% CI, 0. 52, 0. 86]), incidence (AAPC, 0. 81 [95% CI, 0. 69, 0. 92]) and the DALY rate (AAPC, 0.69 [95% CI, 0.52, 0.86]). Notably, females had higher prevalence, incidence and DALYs rate than males. Globally, the age-standardized DALY rate for mental disorders was 1426·5 (95% UI 1056·4-1869·5) per 100000 population among males and 1703·3 (1261·5-2237·8) per 100 000 population among females. Age-standardized DALY rates of depression were highest in high-income North America, Western Europe, and Australasia, that of anxiety were Western Europe, Tropical Latin America and Andean Latin America. At the national revel, for depression, Greenland, the United States of America, and Palestine had the highest levels of incidence and China, Taiwan (Province of China), Democratic People's Republic of Korea the lowest, while Zambia, Zimbabwe and Canada showed the highest increase in the age-standardized prevalence during 1990-2021.for anxiety, Portugal, Lebanon and Iran had the highest levels of incidence and Uzbekistan, Kyrgyzstan and Kazakhstan the lowest. Overall, a negative association between the DALY rate and SDI was observed over the past thirty-two years. CONCLUSIONS On a global scale, the burden of anxiety and depression among adolescents did not change significantly from 1990 to 2019, but it significantly increased from 2020 to 2021 due to the impact of the COVID-19 pandemic. Therefore, it is necessary to raise awareness of the risk factors, consequences, and evidence-based treatment strategies for anxiety and depression among the population, strengthen effective intervention measures and cooperation among countries to improve adolescents' mental health care, and should focus on the adolescent population in high and low Socio-demographic Index (SDI) countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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