Heterogeneity of Depressive Symptom Trajectories through Adolescence: Predicting Outcomes in Young Adulthood.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study describes developmental trajectories of depressive symptoms in adolescents and examines the association between trajectory group and mental health outcomes in young adulthood. METHODS: Depressive symptoms were self-reported every three months from grade seven through grade 11 by 1293 adolescents in the Nicotine Dependence in Teens (NDIT) study and followed in young adulthood (average age 20.4, SD=0.7, n=865). Semi-parametric growth modeling was used to identify sex-specific trajectories of depressive symptoms. RESULTS: THREE DISTINCT TRAJECTORY GROUPS WERE IDENTIFIED: 50% of boys and 29% of girls exhibited low, decreasing levels of depressive symptoms; 14% of boys and 28% of girls exhibited high and increasing levels; and 36% of boys and 43% of girls exhibited moderate levels with linear increase. Trajectory group was a statistically significant independent predictor of depression, stress, and self-rated mental health in young adulthood in boys and girls. Boys, but not girls, in the high trajectory group had a statistically significant increase in the likelihood of seeking psychiatric care. CONCLUSIONS: Substantial heterogeneity in changes in depressive symptoms over time was found. Because early depressive symptoms predict mental health problems in young adulthood, monitoring adolescents for depressive symptoms may help identify those most at risk and in need of intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».