A randomized double-blind trial of right prefrontal cortex low-frequency transcranial magnetic stimulation in major depression
Notice bibliographique
Résumé
Methods: Data are taken from an epidemiological survey conducted with a national clustered sample of 3998 Australian adults.Following the presentation of a vignette describing depression or schizophrenia, respondents were asked a series of questions relating to their knowledge and recognition of the disorder, beliefs about the helpfulness and harmfulness of helping professionals and treatments, likely outcomes and causes, and personal and perceived stigma.Results: Participant age was coded into fi ve categories and cross-tabulated with mental health literacy variables.Multiple comparisons between the youngest age group (18-24) and all other groups showed that although young adults were better than those aged 70+ at correctly recognizing depression and schizophrenia, they were more likely to misidentify schizophrenia as depression.For those who received the depression vignette, younger adults differed from older age groups in terms of their beliefs about the helpfulness and harmfulness of certain treatments, and personal stigma.Differences were also observed between younger and older adults who received the schizophrenia vignette, specifi cally for helpfulness and harmfulness ratings, and beliefs about causes.Conclusions: Differences in mental health literacy across the adult life span suggest that more specifi c, age-appropriate messages about mental health are required to inform different age groups.The tendency for young adults to 'overidentify' depression perhaps signals the need for awareness campaigns to focus on differentiation between mental disorders.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».