Impact of living with an adult with depressive symptoms among households in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of depressive symptoms on individuals has been widely studied but their impact on households remains less explored. This study assessed the humanistic and economic impact of living with an adult with depressive symptoms on adults without depressive symptoms among households in the United States (US). METHODS: The Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) Household Component database was used to identify adults without depressive symptoms living in households with ≥1 adult with depressive symptoms (depression household) and adults without depressive symptoms living in households without an adult with depressive symptoms (no-depression household). Weighted generalized linear models with clustered standard errors were used to compare total income (USD 2020), employment status, workdays missed, quality of life (QoL), and healthcare resource utilization (HRU) between cohorts. RESULTS: Adults without depressive symptoms living in a depression household (n = 1699) earned $4720 less in total annual income (representing 11.3% lower than the average income of $41,634 in MEPS), were less likely to be employed, missed more workdays per year, and had lower QoL than adults without depressive symptoms living in a no-depression household (n = 15,286). Differences in total annual healthcare costs and for most types of HRU, except for increased outpatient mental health-related visits, were not significant. LIMITATIONS: Data is subject to reporting bias, misclassification, and other inaccuracies. Causal inferences could not be established. CONCLUSION: The economic and humanistic consequences of depressive symptoms may extend beyond the affected adults and impact other adult members of the household.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».