To what extent do social support and mastery mediate the association between childhood maltreatment and depression? A sequential causal mediation analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aimed to examine the independent roles of various childhood maltreatment (CM) subtypes in the development of depression; quantify the joint mediation effect of social support and mastery in the association between subtypes of CM and depression and examine the additional contribution of mastery beyond the effect that is operating through social support to this relationship. METHODS: Data analysed were from the Zone d'Épidémiologie Psychiatrique du Sud-Ouest de Montréal, an ongoing longitudinal population-based study. In total, 1351 participants with complete information on the studied variables were included. The propensity score matching and inverse-probability weighted regression adjustment estimation methods were used to minimise the potential confounding in the relationship between CM and major depression. We then used inverse odds ratio-weighted estimation to estimate the direct effects of maltreatment and indirect effects of social support and mastery. RESULTS: We found that exposures to all maltreatment subtypes increased the risk of subsequent depression. The joint mediating effect of social support and mastery explained 37.63-46.97% of the association between different maltreatment subtypes and depression. The contribution of these two mediators differed by maltreatment subtypes, with social support being the major contributor to the mediating effect. CONCLUSIONS: The findings of the study not only provide scientific evidence on the importance of psychosocial attributes in the development of major depression but also suggest that prevention and invention strategies should focus on these psychosocial attributes to effectively break the vicious cycle of CM on major depression.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».