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Enregistrement W4416910593 · doi:10.1016/j.lana.2025.101231

Prevalence and correlates of severe depressive symptoms among Arab, Asian, Black, Indigenous, White, and mixed-race individuals in Canada: a population-based study

2025· article· en· W4416910593 sur OpenAlexafffundabout
Jude Mary Cénat, Seyed Mohammad Mahdi Moshirian Farahi, Rose Darly Dalexis

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésDepressive symptomsPublic healthDepression (economics)Agency (philosophy)EpidemiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Canada's mental health crisis has worsened since the COVID-19 pandemic. Depression is particularly concerning due to its prevalence and significant effects, but racial differences in its occurrence and associated factors remain underexplored. This cross-sectional study aims to address this gap by (1) assessing the prevalence of depressive symptoms among Arab, Asian, Black, Indigenous, White, and mixed-race individuals in Canada, and (2) identifying the factors associated within these racial groups. Methods A nationally representative sample (N = 4220) was randomly selected from a Computer-Assisted Web Interviewing panel, ensuring racial diversity (45.45% White, 13.53% Black, 13.25% Indigenous, 11.30% Arab, 7.32% Asian). Multiple linear and logistic regression analyses examined the associations between racial discrimination, resilience, and depression, controlling for sociodemographic factors. Findings The prevalence of depressive and severe depressive symptoms varied significantly across racial groups: Indigenous (49.37% and 21.11%), Arab (44.23% and 17.19%), Asian (41.42% and 13.92%), Black (32.92% and 12.78%), and White (32.69% and 10.53%), χ 2 (6) = 88.41, p < 0.0001 and χ 2 (6) = 65.16, p < 0.0001. For depressive symptoms, gender differences were significant only among White (28.96% men, 35.37% women, χ 2 (1) = 8.92, p = 0.0028) and Indigenous (41.40% men, 54.14% women) participants, χ 2 (1) = 8.54, p = 0.0035 and only for Indigenous participants for severe depressive symptoms. Younger participants consistently reported higher depressive and severe depressive symptoms rates across all racial groups. Everyday racial discrimination was significantly associated with depressive symptoms among all racialized and Indigenous groups (β = 0.28–0.43, p < 0.0001). Those reporting very high levels of discrimination were 4.79–18.61 times more likely to exhibit clinically significant depressive symptoms compared to those with low discrimination (Adjusted Odds Ratio=4.79–18.61, p < 0.0001) with similar patterns for severe depressive symptoms. Resilience was negatively associated with depressive symptoms across all groups. Interpretation This study highlights the ongoing mental health crisis in Canada, particularly among racialized and Indigenous communities, which has been exacerbated by the complex racial trauma related to the experience of racial discrimination. There is a critical need for a national mental health plan that incorporates anti-racist and culturally sensitive prevention and care to ensure equitable access to mental health services. Funding This study was funded by a grant from the Public Health Agency of Canada (PHAC – grant # 2324-HQ-000162).

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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