Elevated depressive symptoms and adolescent injury: examining associations by injury frequency, injury type, and gender
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Key risk factors for adolescent injury have been well documented, and include structural, behavioural, and psychosocial indicators. While psychiatric distress has been associated with suicidal behaviour and related self-harm, very little research has examined the role of depression in shaping adolescent injury. This study examines the association of elevated depressive symptoms with injury, including total number of injuries and injury type. Gender differences are also considered. METHODS: Data were drawn in 2010-11 from a representative sample of 2,989 high school students (14 to18 years of age) from Nova Scotia, Canada. Self-reported injury outcomes were examined using the 17-item Adolescent Injury Checklist, which captures past six-month injuries. Elevated depressive symptoms were assessed using the Centers for Epidemiological Studies Depression scale. Associations of elevated depressive symptoms with total number of injuries were estimated with negative binomial regression, while associations with specific injury types were estimated with logistic regression. Analyses were conducted in 2012. RESULTS: Adolescents with elevated depressive symptoms experienced a 40% increase in the total number of injury events occurring in the past six months. The association of elevated depressive symptoms with injury was consistent across injury type; violence-related (OR 2.21, 95% CI 1.61 to 3.03), transport-related (OR 1.53, 95% CI 1.10 to 2.13), and unintentional injuries (OR 1.65, 95% CI 1.20 to 2.27). Gender differences were also observed. CONCLUSION: Elevated depressive symptoms play a role in shaping adolescent injury. Interventions aimed at reducing adolescent injury should look to minimize psychosocial antecedents, such as poor mental health, that put adolescents at an elevated risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».