National Trends in the Prevalence and Treatment of Depression in Adolescents and Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examined national trends in 12-month prevalence of major depressive episodes (MDEs) in adolescents and young adults overall and in different sociodemographic groups, as well as trends in depression treatment between 2005 and 2014. METHODS: Data were drawn from the National Surveys on Drug Use and Health for 2005 to 2014, which are annual cross-sectional surveys of the US general population. Participants included 172 495 adolescents aged 12 to 17 and 178 755 adults aged 18 to 25. Time trends in 12-month prevalence of MDEs were examined overall and in different subgroups, as were time trends in the use of treatment services. RESULTS: The 12-month prevalence of MDEs increased from 8.7% in 2005 to 11.3% in 2014 in adolescents and from 8.8% to 9.6% in young adults (both P < .001). The increase was larger and statistically significant only in the age range of 12 to 20 years. The trends remained significant after adjustment for substance use disorders and sociodemographic factors. Mental health care contacts overall did not change over time; however, the use of specialty mental health providers increased in adolescents and young adults, and the use of prescription medications and inpatient hospitalizations increased in adolescents. CONCLUSIONS: The prevalence of depression in adolescents and young adults has increased in recent years. In the context of little change in mental health treatments, trends in prevalence translate into a growing number of young people with untreated depression. The findings call for renewed efforts to expand service capacity to best meet the mental health care needs of this age group.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».