The fundamental association between mental health and life satisfaction: results from successive waves of a Canadian national survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A self-reported life satisfaction question is routinely used as an indicator of societal well-being. Several studies support that mental illness is an important determinant for life satisfaction and improvement of mental healthcare access therefore could have beneficial effects on a population’s life satisfaction. However, only a few studies report the relationship between subjective mental health and life satisfaction. Subjective mental health is a broader concept than the presence or absence of psychopathology. In this study, we examine the strength of the association between a self-reported mental health question and self-reported life satisfaction, taking into account other relevant factors. Methods We conducted this analysis using successive waves of the Canadian Community Health Survey (CCHS) collected between 2003 and 2012. Respondents included more than 400,000 participants aged 12 and over. We extracted information on self-reported mental health, socio-demographic and other factors and examined correlation with self-reported life satisfaction using a proportional ordered logistic regression. Results Life satisfaction was strongly associated with self-reported mental health, even after simultaneously considering factors such as income, general health, and gender. The poor-self-reported mental health group had a particularly low life satisfaction. In the fair-self-reported mental health category, the odds of having a higher life satisfaction were 2.35 (95% CI 2.21 to 2.50) times higher than the odds in the poor category. In contrast, for the “between 60,000 CAD and 79,999 CAD” household income category, the odds of having a higher life satisfaction were only 1.96 (95% CI 1.90 to 2.01) times higher than the odds in the “less than 19,999 CAD” category. Conclusions Subjective mental health contributes highly to life satisfaction, being more strongly associated than other selected previously known factors. Future studies could be useful to deepen our understanding of the interplay between subjective mental health, mental illness and life satisfaction. This may be beneficial for developing public health policies that optimize mental health promotion, illness prevention and treatment of mental disorders to enhance life satisfaction in the general population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 tête enseignante, 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 ».