The effects of the gender-culture interaction on self-reports of depressive symptoms: cross-cultural study among Egyptians and Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Research in depression has revealed differences in the way depressed individuals across cultures report their symptoms. This literature also points to possible differences in symptom reporting patterns between men and women. Using data from a larger dataset (Beshai et al. 2016), the current study examined whether non-depressed and depressed Egyptian and Canadian men and women differed in their self-report of the various domains of the Beck Depression Inventory –II (BDI-II). Method We recruited a total of 131 depressed and non-depressed participants from both Egypt ( n = 29 depressed; n = 29 non-depressed) and Canada ( n = 35 depressed; n = 38 non-depressed). Depression status was ascertained using a structured interview. All participants were asked to complete the BDI-II along with other self-report measures of depression. BDI-II items were divided into two subscales in accordance with Dozois, Dobson & Ahnberg (1998) factor analysis: cognitive-affective and somatic-vegetative subscales. Results We found a significant three-way interaction effect on the cognitive-affective ( F (1,121) = 9.51, p = .003) and main effect of depression status on somatic-vegetative subscales ( F (1,121) = 42.80, p < .001). Post hoc analyses revealed that depressed Egyptian men reported lower scores on the cognitive-affective subscale of the BDI-II compared to their depressed Canadian male counterparts. Conclusions These results suggest that males across cultures may differentially report cognitive symptoms of depression. These results also suggest that clinicians and clinical scientists need to further examine the interaction effect of culture and gender when investigating self-reported symptoms of depression.
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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 ».