Predictors of the Longitudinal Course of Major Depression in a Canadian Population Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Most psychiatric epidemiologic studies have used cross-sectional methods, resulting in a lack of information about the longitudinal course of depressive disorders. The objective of our study was to describe the longitudinal epidemiology of major depressive episodes (MDEs) in a Canadian sample using data from the National Population Health Survey (NPHS). METHODS: The NPHS started data collection in 1994 and has evaluated past-year MDE using repeat interviews of the same cohort every 2 years since then. In our study, we examined the number of weeks depressed during years when MDEs occurred, the proportion of respondents having MDEs at consecutive cycles, and MDE counts during follow-up. RESULTS: A sizable proportion of MDEs were brief: about one-half of respondents with past-year MDE reported 8 or fewer weeks of depression during that year. Less than 10% reported that they were depressed for the entire year. However, a larger proportion (19.1%) fulfilled criteria for MDE on consecutive interview cycles, suggesting either persistence or rapid recurrence. The mean number of detected MDEs among those with at least 1 detected MDE up to 2006 was 2. Positive family history, evidence of comorbidity, negative cognitive style, stress, pain, and smoking were associated with a more negative course. CONCLUSIONS: The longitudinal course of MDE in the general population is heterogeneous, including a mixture of brief and more protracted MDEs. Many risk factors for MDE are also associated with a negative course, exceptions being (younger) age and sex. These epidemiologic observations may assist with identification of patients requiring more intensive management in clinical practice.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».