Resilience in 2021—Descriptive Analysis of Individuals Accessing Virtual Mental Health Services: Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychological resilience has been extensively studied by developmental researchers, and there is a growing body of literature regarding its role in psychiatry and psychopathology research and practice. This study contributes to this growing literature by providing real-world evidence on the relationship between resilience and clinical symptoms among a large sample of employed Americans. OBJECTIVE: This study aimed to describe resilience levels in individuals accessing Ginger, a virtual mental health system, in addition to the association of resilience with demographic characteristics, baseline depression, and anxiety symptoms. METHODS: We conducted a retrospective observational study of 9165 members who signed up for Ginger and completed a baseline survey between January 1 and August 5, 2021. We used multivariate regression models to test for associations between baseline resilience and other member characteristics. RESULTS: Baseline resilience scores centered on a mean of 23.84 (SD 6.56) and median of 24 (IQR 8) out of 40, with 81.0% (7424/9165) of the sample having low resilience at baseline. Despite having relatively higher resilience scores, members with no or mild depression or anxiety still had low resilience scores on average. Self-reported suicidal ideation was associated with lower resilience. CONCLUSIONS: Overall, members had low baseline resilience, similar to resilience levels observed in trauma survivors in prior studies. Younger members and those with higher levels of depression and anxiety at intake reported lower levels of resilience at baseline. Notably, members with no or mild depression or anxiety still had low resilience scores on average, suggesting a need for mental health support among individuals who might not typically be recommended for treatment based on traditional clinical assessments, such as the 9-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and the 7-item Generalized Anxiety Disorder scale (GAD-7). Two suggestions for topics of future research are to develop treatment recommendations based on the Connor-Davidson Resilience Scale and to understand the interaction between resilience levels and symptom-based outcome measures, such as the PHQ-9 and the GAD-7.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».