Depression Severity and Its Predictors: Findings from a Nationally Representative Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
Depression is a major global health issue that significantly contributes to the burden of disease. Despite the wealth of existing research on depression, several key aspects remain underexplored, including factors that predict the onset, severity, and recurrence of depressive symptoms. The purpose of the current study was to assess the sociodemographic correlates and risk and protective factors of depression using a representative sample of the Canadian population. The data were drawn from the 2017–2018 Canadian Community Health Survey (CCHS), a cross-sectional survey with a sample size greater than 113,000. Results from regression analyses identified sleep quality, social support, and perceived life satisfaction as protective factors for depression severity, while a current, self-reported diagnosis of an anxiety- or mood-related disorder was identified as a risk factor. Being younger emerged as the only pertinent sociodemographic risk factor for depression. Contrary to expectations, vigorous physical activity and sedentary behaviour did not significantly predict depression severity. Taken together, the results underscore the importance of identifying modifiable risk and protective factors to inform population-level mental health strategies (e.g., campaigns seeking to raise awareness regarding the importance of sleep, social support) to guide the development of targeted, evidence-based interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».