Mental disorders and discrimination: A prospective cohort study of young twin pairs in Germany
Notice bibliographique
Résumé
Mental disorders and perceived discrimination share common risk factors. The association between having a mental disorder and experiencing discrimination is well-known, but the extent to which familial factors, such as genetic and shared environmental factors, might confound this association, including sex differences in familial confounding, remains unexplored. We investigated potential unmeasured familial confounding in the association between mental disorders and perceived discrimination using a matched twin study design. We examined data from 2044 same-sex twin pairs (n = 4088) aged 16–25 years from the German population-based study ‘TwinLife'. We applied random-effects logistic regression to within-individual and within-and-between pair models of the association between mental disorder and perceived discrimination, and used likelihood ratio tests (LRTs) to compare these models. Multivariable models were adjusted for body mass index, educational attainment, and life satisfaction. There were 322 (8.1%) participants with a diagnosed mental disorder, and 15% (n = 604) of the cohort reported having experienced discrimination in the previous 12 months. Mental disorder and discrimination were associated in the adjusted within-individual model (adjusted odds ratio = 2.19, 95% confidence interval: 1.42–3.39, P<0.001). However, the within-and-between pair model showed that this association was explained by the within-pair mean (aOR = 4.24, 95% CI: 2.17–8.29, P<0.001) and not the within-pair difference (aOR = 1.26, 95% CI: 0.70–2.28, P = 0.4) of mental disorder. Therefore, this association was mostly explained by familial confounding, which is also supported by the LRTs for the unadjusted and adjusted models (P<0.001 and P = 0.03, respectively). This familial confounding was more prominent for males than females. Our findings show that the association between mental disorder and discrimination is at least partially explained by unmeasured familial factors. Designing family-based healthcare models and incorporating family members in interventions targeted at ameliorating mental ill-health and experiences of discrimination among adolescents may improve efficacy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».