Associations of hair cortisol concentration with self-reported measures of stress and mental health-related factors in a pooled database of diverse community samples
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A pooled database from diverse community samples was used to examine the associations of hair cortisol concentration (HCC) with self-reported stress and stress-linked mental health measures, including depression, anxiety, alcohol and drug use, disability and experiences with aggression. As part of innovative research using a mobile laboratory to study community mental health, data were pooled from five sub-studies: a random sample of the general population (n = 70), people who had received treatment for a mental health and/or substance use problem (n = 78), family members of people treated for mental health and/or substance use problems (n = 49), community volunteers who sometimes felt sad or blue or thought they drank too much (n = 83) and young adults in intimate partner relationships (n = 44). All participants completed a computerized questionnaire including standard measures of perceived stress, chronic stress, depression, anxiety, hazardous drinking, tobacco use, prescription drug use, illicit drug use, disability and intimate partner aggression. HCC was significantly associated with use of antidepressants, hazardous drinking, smoking and disability after adjusting for sub-study and potential confounders (sex, body-mass index, use of glucocorticoids and hair dyed). In addition, preliminary analyses suggest a significant curvilinear relationship between HCC and perceived stress; specifically, HCC increased with higher perceived stress but decreased at the highest level of stress. Overall, HCC was associated with mental health-related variables mainly reflecting substance use or experiencing a disability. The relationship between HCC and self-reported stress is unclear and needs further research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle