Optimal Well-Being After Psychopathology: Prevalence and Correlates
Notice bibliographique
Résumé
Optimal functioning after psychopathology is understudied. We report the prevalence of optimal well-being (OWB) following recovery after depression, suicidal ideation, generalized anxiety disorder, bipolar disorder, and substance use disorders. Using a national Canadian sample ( N = 23,491), we operationalized OWB as absence of 12-month psychopathology, coupled with scoring above the 25th national percentile on psychological well-being and below the 25th percentile on disability measures. Compared with 24.1% of participants without a history of psychopathology, 9.8% of participants with a lifetime history of psychopathology met OWB. Adults with a history of substance use disorders (10.2%) and depression (7.1%) were the most likely to report OWB. Persons with anxiety (5.7%), suicidal ideation (5.0%), bipolar I (3.3%), and bipolar II (3.2%) were less likely to report OWB. Having a lifetime history of just one disorder increased the odds of OWB by a factor of 4.2 relative to having a lifetime history of multiple disorders. Although psychopathology substantially reduces the probability of OWB, many individuals with psychopathology attain OWB.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».