Male-Type and Prototypal Depression Trajectories for Men Experiencing Mental Health Problems
Notice bibliographique
Résumé
Growing interest in gender-sensitive assessment of depression in men has seen the development of male-specific screening tools. These measures are yet to be subject to longitudinal latent modelling, which limits evidence about the ability of these tools to detect change, especially relative to established screening scales. In this study, three waves of data were collected from 234 men (38.35 years, SD = 14.09) including 3- and 6-month follow-up. Analyses focused on baseline differences and symptom trajectories for the Patient Health Questionnaire (PHQ; prototypic symptoms) and the Male Depression Risk Scale (MDRS; male-type symptoms). At baseline, men not accessing treatment reported higher MDRS scores relative to treatment-engaged men. There was no group difference for the PHQ. Internal consistency (α, ω) coefficients indicated comparable reliability for both measures across the three waves. Multidomain latent growth modelling, including current treatment engagement as a covariate, reported good model fit (CFI = 0.964, TLI = 0.986, RMSEA = 0.081, SRMR = 0.033) with differential findings for the PHQ and MDRS. Consistent with the baseline between-group analysis, current treatment effects were observed for the MDRS, but not the PHQ. Trajectory modelling for the MDRS indicated that greater severity resulted in slower improvement by 6 months. In contrast, there was no difference in the PHQ rate of change between baseline and 6 months. Findings support the psychometric utility of the MDRS as a male-specific symptom domain measure sensitive to both longitudinal change and potential treatment effects for symptomatic men, in ways not discernible by the PHQ. The MDRS may be a useful adjunctive screening tool for assessing men's 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».