Major depression in multiple sclerosis A population-based perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Objective: To determine the prevalence of major depression in multiple sclerosis (MS) in a population-based sample controlling for nonspecific illness effects. Methods: This study used data from a large-scale national survey conducted in Canada: the Canadian Community Health Survey (CCHS). The analysis included 115,071 CCHS subjects who were 18 years or older at the time of data collection. The CCHS interview obtained self-reported diagnoses of MS and employed a brief predictive interview for major depression: the Composite International Diagnostic Interview Short Form for Major Depression. The 12-month period prevalence of major depression was estimated in subjects with and without MS and with and without other long-term medical conditions. Results: The prevalence of major depression was elevated in persons with MS relative to those without MS and those reporting other conditions. The association persisted after adjustment for age and sex (adjusted odds ratio 2.3, 95 % CI 1.6 to 3.3). Major depression prevalence in MS for those in the 18- to 45-year age range was high at 25.7 % (95 % CI 15.6 to 35.7). Conclusions: The prevalence of major depression in the population with MS is elevated. This elevation is not an artifact of selection bias and exceeds that associated with having one or more other long-term conditions. NEUROLOGY 2003;61:1524–1527 Canadian reports of multiple sclerosis (MS) preva-lence have ranged between 85/100,0001 and 217/
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».