Gender inequalities in the prevalence of low mood and related factors in schooled adolescents during the 2019–2020 school year: DESKcohort project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mood disorders are the second most prevalent mental disorders in childhood and adolescence. Many undiagnosed people manifest subthreshold symptoms, like low mood, and present worse prognoses than asymptomatic healthy subjects. The aim of this study was to estimate the prevalence of low mood, gender inequalities, and associated factors, in 12- to 18-year-old adolescents in the rural and medium-sized urban areas of Central Catalonia during the 2019-2020 academic year. METHODS: Cross-sectional study with data from a cohort of high-schooled students (2019-2020), with a convenience sample of 6428 adolescents from the Central region of Catalonia (48.3 % boys and 51.7 % girls). Prevalence of low mood was estimated by gender and exposure variables, and ratios were obtained using Poisson regression models, adjusting for several exposure variables one by one, and for all of them jointly. RESULTS: The prevalence of low mood was 18.6 %, with statistically significant differences between genders (11.6 %, 95 % CI: 10.5-12.8 in boys and 25.1 %, 95 % CI: 23.7-26.6 in girls). Being an immigrant, dieting, and daily tobacco smoking were only associated with low mood in girls, whereas risky alcohol consumption was only associated in boys. Sexual violence was found to account for 36.2 % of low mood problems in girls. LIMITATIONS: The main limitation of the study is its cross-sectional design, which means that no casual relationships can be extracted of this study. CONCLUSIONS: The prevalence of low mood varies between the sexes, highlighting the importance of developing gender-specific interventions to reduce its incidence in young people, considering the factors associated with this condition.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».