Comparing Mental Health of Francophone Populations in Canada, France, and Belgium: 12-Month Prevalence Rates of Common Mental Disorders (Part 1)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the 12-month prevalence of common mental disorders among francophones in Canada, France, and Belgium. This is the first article in a 2-part series comparing mental disorders and service use prevalence of French-speaking populations. METHODS: This is a secondary analysis of data from the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2) in 2002 and the European Study of Epidemiology of Mental Disorders-Mental Health Disability (ESEMeD) from 2001 to 2003, where comparable questionnaires were administered to representative samples of adults in Canada, France, and Belgium. In Canada, francophone respondents living in Quebec (n = 7571) and outside Quebec (n = 500) completed the French version of the CCHS 1.2 questionnaire. Francophone respondents in Belgium (n = 389) and in France (n = 1436) completed the French version of the ESEMeD population survey questionnaire. Major depressive episodes (MDEs), specific anxiety disorders (ADs), and alcohol abuse and (or) dependence disorders' rates were assessed. RESULTS: The overall prevalence rate for the presence of any MDE, AD, or alcohol abuse and (or) dependence was similar in all francophone populations studied in Canada and Europe and averaged 8.5%. CONCLUSIONS: Mental disorders were equally distributed in all francophone populations studied. Cross-national comparisons continue to be instrumental in providing information useful for the creation of appropriate policies and programs for specific subsets of populations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».