MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3210990329 · doi:10.1136/oem-2021-epi.444

S-487 Young people’s depressive symptom trajectories and their education and employment. Comparing Canada and the United States

2021· article· en· W3210990329 sur OpenAlexaffabout
Anita Minh, Ute Bültmann, Sijmen A. Reijneveld, Sander van Zon, Chris McLeod

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinomial logistic regressionDemographyDepressive symptomsOddsLogistic regressionMedicineLongitudinal studyPsychologyPsychiatryStatisticsCognitionMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective This study examines how trajectories of depressive symptoms from the age of 16–25 are related to early adult education and employment outcomes in Canada and the United States. Methods Data came from the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth (n=2348) and the American National Longitudinal Survey of Youth 1979 Child/Young Adult Survey (n=3961). Depressive symptom trajectories from the age of 16–25 were identified separately for each country using growth-mixture modeling, and linked to respondents’ education and employment status (working with a post-secondary degree; working with no degree; working with a high school degree; in school; and, not in employment, education, or training i.e., NEET), and part/full-time employment (less than 30 hours/week, 30–40 hours/week, more than 40 hours/week). We assessed the association of depressive symptom trajectories with these outcomes using multivariable multinomial logistic regressions, calculating the adjusted predicted probability of each outcome using marginal standardization. Results In both countries four similar depressive symptom trajectories were identified: low-stable, increasing, decreasing, and first increasing then decreasing symptoms (i.e., mid-peak). In both countries, increasing, decreasing, and mid-peak trajectories were associated with higher odds of working with low educational credentials, and/or NEET relative to low-stable trajectories. In Canada, however, all trajectories had a higher predicted probability of either being in school or working with a post-secondary degree than the other outcomes; in the USA, all trajectory groups were most likely to be working with a high school degree. In the USA but not in Canada, increasing and decreasing trajectories were associated with higher odds of part-time work than full-time work. Conclusions Higher levels of depressive symptoms during the transition to adulthood are associated with working with no or low credentials, NEET, and working part-time in young adulthood. Country-level differences may modify the influence of depressive symptoms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHealth disparities and outcomes→Travaux en français237 207→