Association of Stressful Life Events with Psychological Problems: A Large-Scale Community-Based Study Using Grouped Outcomes Latent Factor Regression with Latent Predictors
Notice bibliographique
Résumé
Objective. The current study is aimed at investigating the association between stressful life events and psychological problems in a large sample of Iranian adults. Method. In a cross-sectional large-scale community-based study, 4763 Iranian adults, living in Isfahan, Iran, were investigated. Grouped outcomes latent factor regression on latent predictors was used for modeling the association of psychological problems (depression, anxiety, and psychological distress), measured by Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and General Health Questionnaire (GHQ-12), as the grouped outcomes, and stressful life events, measured by a self-administered stressful life events (SLEs) questionnaire, as the latent predictors. Results. The results showed that the personal stressors domain has significant positive association with psychological distress ( β=0.19 ), anxiety ( β=0.25 ), depression ( β=0.15 ), and their collective profile score ( β=0.20 ), with greater associations in females ( β=0.28 ) than in males ( β=0.13 ) (all P<0.001 ). In addition, in the adjusted models, the regression coefficients for the association of social stressors domain and psychological problems profile score were 0.37, 0.35, and 0.46 in total sample, males, and females, respectively ( P<0.001 ). Conclusion. Results of our study indicated that different stressors, particularly those socioeconomic related, have an effective impact on psychological problems. It is important to consider the social and cultural background of a population for managing the stressors as an effective approach for preventing and reducing the destructive burden of psychological problems.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».