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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».