Mood disorders among older Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Background: An increasing number of Canadians are living with mental health problems, including mood disorders. However, few studies have examined the prevalence of, and factors associated with, mood disorders among older Canadians (65 years or older). Data and methods: A pooled sample of 172,524 community-dwelling older Canadians from nine cycles of the annual Canadian Community Health Survey - 2015 to 2023 - was used to examine mood disorders and associated correlates. Multivariable logistic regression, stratified by sex, was implemented to identify factors associated with mood disorders. Results: From 2015 to 2023, on average, 7.0% of older Canadians reported a diagnosis of a mood disorder, with females (8.3%) more likely than males (5.5%) to do so. In a multivariable analysis that adjusted for demographic, socioeconomic, geographic, and health-related factors, Indigenous people (males and females) had higher odds of having a mood disorder than non-Indigenous, non-racialized populations. South Asian and Chinese males, as well as females belonging to Black and Other racialized groups, had significantly lower odds compared with their non-Indigenous, non-racialized counterparts. Living alone, being a male immigrant, and having lower household income were associated with a higher likelihood of experiencing mood disorders among older Canadians. Interpretation: The results of this study highlight the importance of considering racialized population groups, as well as socioeconomic, geographic, and health-related factors - separately for males and females - when examining mood disorders among older Canadians to inform screening and intervention programs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».