Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
JW
JianLi Wang
Author with expertise in Impact of Stigma on Mental Health Care
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
991
h-index:
56
/
i10-index:
167
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Chronic back pain and major depression in the general Canadian population

Shawn Currie et al.Dec 5, 2003
Chronic pain and depression are two of the most common health problems that health professionals encounter, yet only a handful of epidemiological studies have investigated the relationship between these conditions in the general population. In the present study we examined the prevalence and correlates of major depression in persons with chronic back pain using data from the first cycle of Canadian Community Health Survey in a sample of 118,533 household residents. The prevalence of chronic back pain was estimated at 9% of persons 12 years and older. Rates of major depression, determined by the short-form of the Composite International Diagnostic Interview, were estimated at 5.9% for pain-free individuals and 19.8% for persons with chronic back pain. The rate of major depression increased in a linear fashion with greater pain severity. In logistic regression models, back pain emerged as the strongest predictor of major depression after adjusting for possible confounding factors such as demographics and medical co-morbidity. The combination of chronic back pain and major depression was associated with greater disability than either condition alone, although pain severity was found to be the strongest overall predictor of disability.
0

Descriptive Epidemiology of Major Depression in Canada

Scott Patten et al.Feb 1, 2006
The Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2) is the first national study to use a full version of the Composite International Diagnostic Interview. For this reason, and because of its large sample size, the CCHS 1.2 is capable of providing the best currently available description of major depression epidemiology in Canada. Using the CCHS 1.2 data, our study aimed to describe the epidemiology of major depression in Canada.All estimates used appropriate sampling weights and bootstrap variance estimation procedures. The analysis consisted of estimating proportions supplemented by logistic regression modelling.The lifetime prevalence of major depressive episode was 12.2%. Past-year episodes were reported by 4.8% of the sample; 1.8% reported an episode in the past 30 days. As expected, major depression was more common in women than in men, but the difference became smaller with advancing age. The peak annual prevalence occurred in the group aged 15 to 25 years. The prevalence of major depression was not related to level of education but was related to having a chronic medical condition, to unemployment, and to income. Married people had the lowest prevalence, but the effect of marital status changed with age. Logistic regression analysis suggested that the annual prevalence may increase with age in men who never married.The prevalence of major depression in the CCHS 1.2 was slightly lower than that reported in the US and comparable to pan-European estimates. The pattern of association with demographic and clinical variables, however, is broadly similar. An increasing prevalence with age in single (never-married) men was an unexpected finding.
0

Predicting the Population Risk of Suicide Using Routinely Collected Health Administrative Data in Quebec, Canada: Model-Based Synthetic Estimation Study

JianLi Wang et al.Jun 28, 2024
Background Suicide is a significant public health issue. Many risk prediction tools have been developed to estimate an individual’s risk of suicide. Risk prediction models can go beyond individual risk assessment; one important application of risk prediction models is population health planning. Suicide is a result of the interaction among the risk and protective factors at the individual, health care system, and community levels. Thus, policy and decision makers can play an important role in suicide prevention. However, few prediction models for the population risk of suicide have been developed. Objective This study aims to develop and validate prediction models for the population risk of suicide using health administrative data, considering individual-, health system–, and community-level predictors. Methods We used a case-control study design to develop sex-specific risk prediction models for suicide, using the health administrative data in Quebec, Canada. The training data included all suicide cases (n=8899) that occurred from January 1, 2002, to December 31, 2010. The control group was a 1% random sample of living individuals in each year between January 1, 2002, and December 31, 2010 (n=645,590). Logistic regression was used to develop the prediction models based on individual-, health care system–, and community-level predictors. The developed model was converted into synthetic estimation models, which concerted the individual-level predictors into community-level predictors. The synthetic estimation models were directly applied to the validation data from January 1, 2011, to December 31, 2019. We assessed the performance of the synthetic estimation models with four indicators: the agreement between predicted and observed proportions of suicide, mean average error, root mean square error, and the proportion of correctly identified high-risk regions. Results The sex-specific models based on individual data had good discrimination (male model: C=0.79; female model: C=0.85) and calibration (Brier score for male model 0.01; Brier score for female model 0.005). With the regression-based synthetic models applied in the validation data, the absolute differences between the synthetic risk estimates and observed suicide risk ranged from 0% to 0.001%. The root mean square errors were under 0.2. The synthetic estimation model for males correctly predicted 4 of 5 high-risk regions in 8 years, and the model for females correctly predicted 4 of 5 high-risk regions in 5 years. Conclusions Using linked health administrative databases, this study demonstrated the feasibility and the validity of developing prediction models for the population risk of suicide, incorporating individual-, health system–, and community-level variables. Synthetic estimation models built on routinely collected health administrative data can accurately predict the population risk of suicide. This effort can be enhanced by timely access to other critical information at the population level.