The Prevalence of Major Depression is Not Changing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate trends in the prevalence of major depressive episodes (MDEs) in Canada during the past 2 decades using data collected in a series of national surveys. METHOD: MDE prevalence has been assessed in national surveys that either used a short form version of the Composite International Diagnostic Interview Short Form for Major Depression (CIDI-SFMD) or an adaptation of the World Health Organization's (full-length) version, World Mental Health (WMH) CIDI. We applied meta-regression methods to adjust for instrument type while also addressing design effects in the individual data sets. Interprovincial differences that might have confounded estimation of national trends were also explored. RESULTS: Interprovincial differences were not found to be significant, nor were time by province interactions. Estimates based on the WMH-CIDI were about 1% lower than those using the CIDI-SFMD. There was no evidence of changing prevalence over time, with slope for time, adjusted for assessment instrument, being nearly zero (β=0.0007, P=0.24). CONCLUSION: An extensive collection of surveys conducted in Canada between 1994 and 2012 provide an opportunity to examine long-term trends in the prevalence of major depression. MDE prevalence has not changed during this period of time.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».