Prevalence and Predictors of Clinically Significant Depressive Symptoms Among Chinese and Malawian Children: A Cross-Cultural Comparative Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multicultural comparative studies have recently increased scientific knowledge base regarding the mental health of diverse populations. This cross-cultural study was cross-sectionally designed to assess differences in the prevalence and predictors of clinically significant depressive symptoms between Chinese and Malawian children. METHODS: A total of 478 children (237 Chinese and 241 Malawians) were randomly recruited in the study. The participants completed a Children Depression Inventory in the dimensions of Negative Mood, Interpersonal Problems, Ineffectiveness, Anhedonia, and Negative Self- Esteem. They further provided demographic and family structure information. Data were analyzed by Student's t-test, Chi-square test, and logistic regression. RESULTS: The prevalence of clinically significant depressive symptoms was 16% and 12.4% for Chinese and Malawian study participants, respectively. Multivariate logistic regression analysis showed that fighting among siblings (adjusted odds ratio [aOR] = 4.1, 95% CI, 3.5-5.9), fighting among children and parents (aOR = 7.7, 95% CI, 4.6-9.8) and living with father only (aOR = 4.1, 95% CI, 3.4-6.7) were significant predictors of clinically significant depressive symptoms among Chinese study participants. On the other hand, clinically significant depressive symptoms were predicted by employment status of a mom only among Malawian study participants (aOR = 3.0, 95% CI, 2.3-5.9). CONCLUSIONS: We conclude that diverse cultures affect children's mental health differently and this cluster of children has a noticeable amount of depressive symptoms that in the least requires further diagnosis and preventive measures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».