Subsyndromal depression in the United States: prevalence, course, and risk for incident psychiatric outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subsyndromal depression (SD) may increase risk for incident major depressive and other disorders, as well as suicidality. However, little is known about the prevalence, course, and correlates of SD in the US general adult population. Method Structured diagnostic interviews were conducted to assess DSM-IV Axis I and II disorders in a nationally representative sample of 34 653 US adults who were interviewed at two time-points 3 years apart. RESULTS: A total of 11.6% of US adults met study criteria for lifetime SD at Wave 1. The majority (9.3%) had <5 total symptoms required for a diagnosis of major depression; the remainder (2.3%) reported ⩾5 symptoms required for a diagnosis of major depression, but denied clinically significant distress or functional impairment. SD at Wave 1 was associated with increased likelihood of developing incident major depression [odds ratios (ORs) 1.72-2.05], as well as dysthymia, social phobia, and generalized anxiety disorder (GAD) at Wave 2 (ORs 1.41-2.92). Among respondents with SD at Wave 1, Cluster A and B personality disorders, and worse mental health status were associated with increased likelihood of developing incident major depression at Wave 2. CONCLUSIONS: SD is prevalent in the US population, and associated with elevated rates of Axis I and II psychopathology, increased psychosocial disability, and risk for incident major depression, dysthymia, social phobia, and GAD. These results underscore the importance of a dimensional conceptualization of depressive symptoms, as SD may serve as an early prognostic indicator of incident major depression and related disorders, and could help identify individuals who may benefit from preventive interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».