Revisiting Gender Differences in Somatic Symptoms of Depression: Much Ado about Nothing?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women have a higher prevalence of Major Depressive Disorder (MDD) and report more severe depressive symptoms than men. Several studies have suggested that gender differences in depression may occur because women report higher levels of somatic symptoms than men. Those studies, however, have not controlled or matched for non-somatic symptoms. The objective of this study was to examine if women report relatively more somatic symptoms than men matched on cognitive/affective symptoms. METHODS: Male and female patients receiving treatment for MDD in outpatient psychiatric clinics in New Jersey and Pennsylvania, USA were matched on Beck Depression Inventory-II (BDI-II) cognitive/affective symptom scores. Male and female BDI-II somatic symptom scores were compared using independent samples 2-tailed t-tests. RESULTS: Of 472 male and 1,026 female patients, there were 470 male patients (mean age = 40.1 years, SD = 15.1) and 470 female patients (mean age = 43.1 years, SD = 17.2) successfully matched on BDI-II cognitive/affective symptom scores. Somatic symptoms accounted for 35% of total BDI-II scores for male patients versus 38% for matched female patients. Female patients had somatic symptom scores on average 1.3 points higher than males (p<.001), equivalent to 4% of the total BDI-II scores of female patients. Only 5% of male patients and 7% of female patients scored 2 or higher on all BDI-II somatic symptom items. CONCLUSIONS: Gender differences in somatic scores were very small. Thus, differences in the experience and reporting of somatic symptoms would not likely explain gender differences in depression rates and symptom severity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».