Symptômes du trouble dépressif majeur pendant la pandémie de COVID-19 : résultats obtenus à partir d’un échantillon représentatif de la population canadienne
Bibliographic record
Abstract
Introduction Depuis le début de la pandémie de COVID 19, de nombreuses études à l’échelle mondiale ont fait état d’une détérioration de la santé mentale. Toutefois, la plupart de ces études sont de qualité faible ou moyenne, et bon nombre d’entre elles s’appuient sur des échantillons de commodité ou utilisent des mesures de la santé mentale à faible validité, voire les deux. Par conséquent, il est difficile d’en tirer des conclusions. Méthodologie L’Enquête sur la COVID 19 et la santé mentale (ECSM) de 2020 et l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) (2015-2019) ont toutes les deux utilisé le Questionnaire en 9 points sur la santé du patient pour dépister le trouble dépressif majeur (TDM) chez les adultes de 18 ans et plus. On a comparé la prévalence du TDM dans l’ECSM et dans l’ESCC. Dans l’ECSM, on a étudié les facteurs de risque de TDM et les facteurs de protection par analyses bivariées à l’aide de régressions logistiques. Résultats Selon les données de l’ECSM, 15,2 % (IC à 95 % : 14,2 à 16,2 %) des Canadiens ont obtenu un résultat positif au dépistage du TDM. La prévalence du TDM était plus de deux fois plus élevée dans l’ECSM (durant la COVID 19) que dans l’ESCC (avant la COVID 19). Dans l’analyse bivariée, les Canadiens ayant déclaré avoir au moins cinq facteurs de risque liés à la COVID 19 étaient environ 30 fois plus susceptibles d’avoir un TDM que ceux ayant déclaré n’avoir aucun facteur de risque. Le sentiment de maîtrise et le sentiment d’appartenance à la communauté se sont révélés des facteurs de protection contre le TDM. Conclusion Après être demeurée stable pendant 20 ans, la prévalence de la dépression chez les Canadiens a considérablement augmenté depuis le début de la pandémie de COVID 19. Il est essentiel de surveiller de façon continue ce trouble courant qui est associé à une morbidité importante, afin de déterminer si les taux élevés de TDM vont persister pendant et après les différentes vagues de COVID 19.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".