Survival Probabilities and Predictors of Major Depressive Episode Incidence Among Individuals With Various Types of Substance Use Disorders
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to estimate the survival probabilities related to the occurrence of major depressive episodes (MDEs) after the onset of substance use disorders (SUDs) using data from the 2012-2013 National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions-III. , Fifth Edition. Individuals with incidents of various SUDs with no prior history of MDEs (n = 5,987 with alcohol use disorder [AUD], 1,353 with cannabis use disorder [CUD], 351 with opioid use disorder [OUD], 827 with stimulant use disorder [STUD], and 5,363 with nicotine use disorder [NUD]) were included. The survival probabilities of these groups were compared to those of a control group without an SUD (n = 20,034). Outcome measures included the number of years from the age at SUD onset until MDE occurrence or the time of the interview. < .0001). Individuals with AUD and STUD, respectively, had a lower and higher probability of having an MDE compared to those with other SUDs. Young age, family history of depression, anxiety disorder presence, and failure to achieve full remission consistently predicted an MDE for all substances. The findings highlight that users of all studied substances have an increased probability of having an MDE over the lifespan.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».