Multisystemic supports and adolescent resilience to depression over time: A South African mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In sub-Saharan countries, like South Africa, there is scant understanding of adolescent resilience to depression over time; the multisystemic resource combinations that support such resilience; and whether more diverse resource combinations yield better mental health dividends. In response, we conducted a longitudinal concurrent nested mixed methods study with 223 South African adolescents (mean age: 17.16 years, SD = 1.73; 64.60% girls; 81.60% Black). Using longitudinal mixture modeling, the quantitative study identified trajectories of depression and associations between trajectory membership and resource diversity. Using a draw-and-write methodology and reflexive thematic analyses, the qualitative study explored the resource diversity associated with each trajectory. Taken together, these studies identified four depression trajectories (Stable Low; Declining; Worsening; Chronic High) with varying resource diversity at baseline and over time. Resource diversity was inclusive of personal, relational, contextual, and culturally valued resources in both the Stable Low and Declining trajectories, with emphasis on relational supports. Personal resources were emphasized in the Worsening and Chronic High trajectories, and culturally valued and contextual resources de-emphasized. In summary, resource constellations characterized by within and across system diversity and cultural responsiveness are more protective and will be key to advancing sub-Saharan adolescent mental health.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».