The Stress and Adversity Inventory for Adolescents (Adolescent <scp>STRAIN</scp> ): associations with mental and physical health, risky behaviors, and psychiatric diagnoses in youth seeking treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous theories have posited that stressors occurring over the lifespan may exert a cumulative effect on psychological and biological processes that increase individuals' risk for a variety of mental and physical health problems. Given the difficulty associated with assessing lifetime stress exposure, however, few empirical studies have directly tested these cumulative risk models of psychopathology and human health. METHOD: = 15.64; 229 females) seeking mental health treatment. RESULTS: The Adolescent STRAIN achieved high acceptability and was completed in approximately 25 min (interquartile range: 20-32 min). Concurrent associations with other measures of early adversity (Childhood Trauma Questionnaire-Short Form) and interpersonal stress (Revised Peer Experiences Questionnaire) were very good (rs = .50-.59). In analyses that adjusted for participants' age, sex, and race, the STRAIN was significantly associated with depression, anxiety, and anhedonia severity; general mental and physical health complaints; risky behavior engagement; and number of interviewer-based psychiatric diagnoses (βs = .16-.52; risk ratios = 1.006-1.014). Contrary to classic theories of stress which assume that different stressors exert similar effects on health, substantial differences were observed across the two stressor types, twelve life domains, and five core social-psychological characteristics assessed by the Adolescent STRAIN. CONCLUSIONS: These data confirm the relevance of lifetime stress exposure for multiple health outcomes in adolescence, which can in turn inform existing theories of lifespan health. Because stress is a common presenting problem in hospitals and clinics, these data also suggest the possibility of using the Adolescent STRAIN to generate stress exposure profiles for case conceptualization and treatment planning purposes.
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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 ».