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Record W2601983352 · doi:10.24095/hpcdp.36.10.01f

Description du fardeau de la dépression sur la santé de la population au Canada : utilisation de l’espérance de vie ajustée en fonction de la santé

2016· article· fr· W2601983352 on OpenAlexaffvenueabout
Colin Steensma, Lidia Loukine, Heather Orpana, Julie Vachon, Fangfang Mo, Michèle Boileau-Falardeau, Cecilia García Reid, Bernard C. K. Choi

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHealth disparities and outcomes
Canadian institutionsPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversité de MontréalPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Peu d’études ont évalué, dans l’ensemble d’une population, les conséquences de la dépression en matière de pertes dues à la mortalité prématurée d’une part et à la qualité de vie liée à la santé (QVLS) d’autre part. L’espérance de vie ajustée en fonction de la santé (EVAS) est une mesure synthétique de la santé de la population qui combine la morbidité et la mortalité en une seule statistique succincte décrivant l’état de santé d’une population à un moment donné. Méthodologie Nous avons estimé la QVLS de la population canadienne adulte en fonction de la présence ou non de dépression. Nous avons effectué un suivi de la mortalité, de 1994 à 2009, des participants à l’Enquête nationale sur la santé de la population (ENSP) (n = 12 373) de 20 ans et plus, là aussi en fonction de la présence ou non de dépression. La dépression a été définie comme l’état d’une personne susceptible d’avoir connu au cours de l’année précédente un épisode dépressif majeur au sens du formulaire abrégé de l’Entrevue composite diagnostique internationale. L’espérance de vie a été estimée en créant des tables abrégées de mortalité selon le sexe et l’état dépressif à l’aide des risques relatifs de mortalité de l’ENSP et des données sur la mortalité du Système canadien de surveillance des maladies chroniques (2007 à 2009). L’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (2009-2010) a fourni des estimations de la prévalence de la dépression, et l’indice de l’état de santé Health Utilities Index a permis de mesurer la QVLS. L’EVAS de la population adulte a été mesurée en fonction de la présence ou non de dépression et en fonction du sexe à l’aide des estimations combinées de la mortalité, de la prévalence de la dépression et de la QVLS. Résultats Chez les femmes ayant connu récemment un épisode de dépression majeure, l’EVAS à 20 ans était de 42,0 ans (IC à 95 % : 40,2 à 43,8), contre 57,0 ans (IC à 95 % : 56,8 à 57,2) chez les femmes n’ayant pas vécu récemment d’épisode de dépression majeure. Au sein de la population masculine canadienne, l’EVAS à 20 ans était de 39,0 ans (IC à 95 % : 36,5 à 41,5) chez ceux qui avaient connu récemment un épisode de dépression majeure, contre 53,8 ans (IC à 95 % : 53,6 à 54,0) chez ceux n’ayant pas connu récemment d’épisode de dépression majeure. La différence de 15 ans dans l’EVAS des femmes avec et sans épisode récent de dépression majeure peut se décomposer en 12,3 ans attribuables à l’écart de la QVLS et 2,7 ans à l’écart observé en matière de mortalité. Les 14,8 années de moins d’EVAS chez les hommes ayant souffert de dépression correspondent à un écart de la QVLS de 13 ans et à un écart de mortalité de 1,8 an. Conclusion La population canadienne adulte atteinte de dépression au Canada avait une espérance de vie en santé considérablement plus faible que celle ne souffrant pas de dépression, chez les hommes comme chez les femmes. Si la majeure partie de cet écart s’explique par des niveaux moins élevés de la QVLS, la mortalité prématurée joue également un rôle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.068
Threshold uncertainty score0.490

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0060.012
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.306 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2016
Admission routes3
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