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Enregistrement W6945569640 · doi:10.25384/sage.c.4095518

Associations between Depression and Health Behaviour Change: Findings from 8 Cycles of the Canadian Community Health Survey

2018· other· en· W6945569640 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)OddsOdds ratioLogistic regressionCommunity healthMental healthPublic healthConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives:The primary objective of this study was to examine associations between depression and several measures of health behaviour change across 8 cycles of a population-based, cross-sectional survey of Canadians. The secondary objective of this study was to describe the prevalence of the types of health behaviour changes undergone/sought and types of barriers to change reported, comparing those with and without depression.Methods:The sample comprised 65,801 respondents to the Canadian Community Health Survey between 2007 and 2014. Past-year depression was assessed via structured interview (CIDI-SF). Measures of health behaviour change included recent changes made, desire to make changes, and barriers towards making changes. Analyses involved logistic regression, with estimates across cycles pooled using fixed-effects meta-analyses. Pooled prevalences of types of health behaviour changes undergone/sought and types of barriers to change experienced were reported, and associations with depression were examined.Results:Depression was associated with higher odds of reporting a recent health behaviour change (pooled odds ratio [OR] = 1.39; 95% confidence interval [CI], 1.30 to 1.48), desire to make health behaviour changes (pooled OR = 1.61; 95% CI, 1.49 to 1.74), and barriers towards change (pooled OR = 1.54; 95% CI, 1.44 to 1.65). The most common change undergone and sought was increased exercise; the most common barrier reported was a lack of willpower.Conclusions:Individuals dealing with depression are more likely to report recent health behaviour changes and the desire to make changes but are also more likely to report barriers towards change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,122 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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