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Enregistrement W1556655042 · doi:10.33132/01248146.147

Prevalencia de depresión reactiva en los adolescentes de los programas de la Facultad de Ciencias de la Salud en la Fundación Universitaria del Área Andina Pereira

2004· article· es· W1556655042 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Lucía Castro Castrillón, Ruby Sneyder López Orjuela, Simonelli Muñoz

Notice bibliographique

RevueAreandina · 2004
Typearticle
Languees
DomainePsychology
ThématiqueStress and Burnout Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Por lo general la enfermedad depresiva prolongada comienza en la adolescencia o los anos de adulto joven. Alrededor del 15 al 20% de los adolescentes en Estados Unidos ha experimentado un episodio severo de depresion, que es similar a la proporcion de adultos que sufren de depresion. Las ninas adolescentes presentan el doble de posibilidades de experimentar depresion que los ninos. Entre los factores de riesgo se encuentran eventos de la vida generadores de estres, en particular la perdida de un padre por muerte o por divorcio, abuso infantil, atencion inestable, falta de habilidades sociales, enfermedad cronica y antecedentes familiares de depresion.1 La depresion como reaccion a circunstancias ambientales adversas afecta especialmente a los adolescentes. Por lo que se refiere a la poblacion estudiantil, segun el Programa de Salud Mental de la Facultad de Medicina de la Universidad Autonoma de Mejico, el sindrome depresivo ocupo el primer lugar entre todos los diagnosticos, con un porcentaje del 48%. La cifra es muy cercana a la reportada por centros similares de Canada e Inglaterra.2 Si se tiene en cuenta que la mayoria de los estudiantes de la Fundacion Universitaria del Area Andina atraviesa esta etapa, se aprecia la importancia del siguiente estudio, que cuantifica la presencia del problema y de algunos factores de riesgo para el mismo. En el se demuestra la presencia de casos de depresion que van de leves a severos.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
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Résumé présentoui

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