Corrélats du bien-être chez les Canadiens présentant destroubles de l’humeur ou d'anxiété
Bibliographic record
Abstract
Introduction Notre objectif visait à étudier les variables liées au bien-être, mesurées par une autoévaluation de la santé mentale (AESM) très positive et une satisfaction élevée à l’égard de la vie (SV) chez des adultes canadiens (âgés de 18 ans et plus) présentant un trouble de l’humeur ou d'anxiété. Méthodologie Nous avons utilisé des données nationales représentatives tirées de l’Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada – Composante des troubles de l’humeur et d’anxiété (EPMCC-TAH) de 2014 afin de décrire l’association entre bien-être et comportements d’autogestion (activité physique, sommeil et méditation) ainsi que stress, adaptation et soutien social perçus. Nous avons eu recours à une régression logistique multivariée pour modéliser la relation entre ces facteurs et les mesures du bien-être. Résultats Environ une personne sur trois atteinte d’un trouble de l’humeur ou d’anxiété a fait état d'une AESM positive. Les modèles de régression logistique ont révélé que plusieurs caractéristiques, comme un âge plus avancé, une autoévaluation de la santé générale positive, des limitations fonctionnelles moins nombreuses ainsi que la perception d’un moindre stress à l’égard de la vie, de meilleures capacités d’adaptation et d’un plus grand soutien social, étaient associées à des niveaux de bien-être plus élevés. Les comportements d’autogestion (entamer une activité physique, méditer, adopter de saines habitudes de sommeil et atteindre un certain nombre d’heures de sommeil chaque nuit) n’étaient pas significativement associés à des mesures du bien-être dans notre modèle multivarié. Conclusion Les adultes canadiens souffrant de troubles de l’humeur ou d'anxiété qui ont déclaré percevoir un niveau de stress plus faible, un plus grand soutien social et une meilleure capacité d’adaptation étaient plus susceptibles de déclarer également des scores de bien-être plus élevés. Cette étude a fourni des données probantes à partir d’un échantillon représentatif de la population montrant qu’il est possible de vivre dans un état de bien-être même en présence d’un trouble de l'humeur ou d'anxiété.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".