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Enregistrement W2170747515 · doi:10.1080/01650250344000235

Gender differences in and risk factors for depression in adolescence: A 4-year longitudinal study

2003· article· en· W2170747515 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Development · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)PsychologyDepressive symptomsLongitudinal studyMajor depressive episodePopulationClinical psychologyDemographySocial supportRisk factorPsychiatryMedicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study used longitudinal data (N 1/4 1322; 648 males, 674 females) from adolescents ages 12 to 19 years (in 1994) to investigate gender differences in and risk factors for depressive symptoms and major depressive episodes (MDEs). The sample had participated in three waves of Canada’s National Population Health Survey (1994, 1996, and 1998). Results showed that although there was not a statistically significant increase in depressive symptoms in early adolescence, there was a robust gender difference in the levels of depressive symptoms and the prevalence of MDE, with girls more affected than boys. Over time, decreases in social support and increases in smoking were both linked to increases in depressive symptoms. Moreover, youth who smoked and who were free from major depression in 1994 were 1.4 times more likely to report a MDE in 1996 or 1998. To be effective, prevention and treatment programmes for depression may also need to address risks such as poor social support and smoking, as these risk factors may serve to maintain depressive symptoms over time.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle