Early Life Stress Predicts Depressive Symptoms in Adolescents During the COVID-19 Pandemic: The Mediating Role of Perceived Stress
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exposure to early life stress (ELS) is alarmingly prevalent, and has been linked to the high rates of depression documented in adolescence. Researchers have theorized that ELS may increase adolescents’ vulnerability or reactivity to the effects of subsequent stressors, placing them at higher risk for developing symptoms of depression. Methods: We tested this formulation in a longitudinal study by assessing levels of stress and depression during the COVID-19 pandemic in a sample of adolescents from the San Francisco Bay Area (N=100; 43 male; ages 13-20 years) who had been characterized 4-7 years earlier (M=5.27, SD=0.75 years) with respect to exposure to ELS and symptoms of depression. Results: As expected, severity of ELS predicted levels of depressive symptoms during the pandemic (r(98)=0.25, p=.012), which were higher in females than in males (t(98)=-3.36, p=.001). Importantly, the association between ELS and depression was mediated by adolescents’ reported levels of stress, even after controlling for demographic and other COVID-19-related variables. Conclusions: These findings underscore the importance of monitoring the mental health of vulnerable children and adolescents during this pandemic and targeting perceived stress and isolation in high-risk youth.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».