The Association Between Income and Distress, Mental Disorders, and Suicidal Ideation and Attempts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between household income and psychological distress, suicidal ideation and attempts, and mood, anxiety, and substance use disorders. METHOD: Data came from the Collaborative Psychiatric Epidemiology Surveys, a collection of 3 nationally representative surveys of American adults conducted between 2001 and 2003. Psychological distress, suicidal ideation, suicide attempts, and mood, anxiety, and substance use disorders were examined in relation to household income after adjusting for sex, marital status, race, age, and employment status. RESULTS: Analyses revealed an inverse association between income and psychological distress as measured by the Kessler Psychological Distress Scale, with those in the lowest income quartile demonstrating significantly more distress than any of the remaining 3 income quartiles (P < .05). Subsequent analysis of DSM-IV-diagnosed psychological disorders revealed a similar pattern of results, which were particularly strong for substance use disorders (adjusted odds ratio [AOR] = 1.74; 95% CI, 1.39-2.18), suicidal ideation (AOR = 1.77; 95% CI, 1.46-2.13), and suicide attempts (AOR = 2.15; 95% CI, 1.55-2.98). The association between income and mood and anxiety disorders was less consistent, and the relationship between income and suicidal ideation differed among the 5 race categories (non-Hispanic white, Hispanic, Asian American, black, and other). Non-Hispanic white persons showed a strong, negative relationship between income and suicidal ideation (AOR = 2.15; 95% CI, 1.66-2.80), while the association was considerably weaker or nonexistent for the other races. CONCLUSIONS: Although conclusions cannot be drawn concerning causation, the strength of associations between income, suicidal ideation, suicide attempts, and substance abuse points to the need for secondary prevention strategies among low-income, high-risk populations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».