Exploring protective factors in a high-risk subsample: the pivotal role of paternal support in preventing depression in a cohort of young adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Major depressive disorder (MDD) is a global concern due to its widespread prevalence and morbidity. It is crucial to identify protective factors in high-risk individuals, including those with a familial predisposition, maltreatment history, and socioeconomic vulnerabilities. METHODS: We assessed a high-risk subsample within a young adult population cohort (n = 791; mean age = 31.94 [standard deviation {SD} = 2.18]) across three waves, using multiple regression models to analyze higher education, feeling supported, spirituality, psychotherapy access, higher socioeconomic status, involvement in activities, cohabitation, and family unity in waves 1 and 2 and their association with MDD resilience at wave 3. RESULTS: In the high-risk group, MDD incidence was 13.7% (n = 24). Paternal support had a protective effect on MDD incidence (odds ratio [OR] = 0.366; 95% confidence interval [95%CI] 0.137 to 0.955; p = 0.040) and suicide attempt risk (OR = 0.380; 95%CI 0.150 to 0.956; p = 0.038). Higher resilience scores were also protective (OR = 0.975; 95%CI 0.953 to 0.997; p = 0.030), correlating with reduced Beck Depression Inventory (BDI) (r = 0.0484; B = -0.2202; 95%CI -0.3572 to -0.0738; p = 0.003) and Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) scores (r = 0.0485; B = -0.2204; 95%CI -0.3574 to -0.0741; p = 0.003). CONCLUSION: Our paper emphasizes reorienting the MDD approach, focusing on positive prevention strategies. It highlights the crucial role of fathers in family-based interventions and in promoting resilience in high-risk populations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».