Variability in Prevalence of Anxiety and Depression Among Visible Minorities in Canada: A Systematic Review, Meta-analysis, and Meta-Regression.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression and anxiety disorders are two of the most prevalent types of psychiatric illnesses, and they significantly impact the overall burden of mental illness worldwide. Millions of visible minorities prefer to migrate to Canada due to its friendly immigration policies; however, they start having emotional and mental health problems soon after they arrive in Canada. Understanding the prevalence of anxiety and depression among Canadian visible minorities is essential to devising appropriate mental health interventions and cultivating culturally sensitive solutions for them. This paper proposes a systematic review and meta-analysis of the variability in the prevalence of anxiety and depression among visible minorities in Canada. Objective(s): The objectives of this study are to conduct: (a) a systematic review of cross-sectional and longitudinal studies, (b) a meta-analysis of the prevalence of anxiety and depression, and (c) a metaregression of variability of the prevalence of anxiety and depression. Methods: We will search academic databases for quantitative research articles using specific search terms. Two independent reviewers will screen articles based on titles, abstracts, and full texts. Citation tracking will locate additional articles. Relevant data on anxiety and depression prevalence will be collected. We will assess the quality of the selected study using the JBI critical appraisal checklist for studies reporting prevalence data. We will perform a meta-analysis to obtain a pooled estimate of the prevalence of anxiety and depression. Also, a meta-regression will be performed to identify the source of heterogeneity in the pooled prevalence estimates. Results: The systematic review will provide a comprehensive, evidence-based overview of the prevalence of anxiety and depression among visible minorities in Canada. We will summarize data in a table based on the study characteristics, such as study location, data sources, sample, type of immigrant group, the prevalence of anxiety and depression, and their measurement tools. The aggregate prevalence of anxiety and depression will be demonstrated using a forest plot. Conclusion: This research will help us gain a comprehensive understanding of existing research, aiding in identifying the aggregate prevalence of anxiety and depression in visible minorities in Canada to promote appropriate health interventions and policies for improving their mental health.
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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 | 0,037 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».