Life course and mental health: a thematic and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study explored the influence of the life course on mental health by identifying key trends, seminal works, and themes in existing research. Additionally, it highlights the major discussions at the intersection of life course and mental health. Methods: Documents were extracted from the Web of Science Core Collection (WoSCC), to systematically analyze themes on mental health outcomes across the life course. The analysis was based on key bibliometric tools, including VOSviewer 1.6.11, R Studio software, and GraphPad Prism 9 to analyze the evolution and impact of scholarly contributions in this domain. Results: The accumulated body of research concerning the life course's impact on mental health, which began to emerge around 1990 displayed a consistently upward trend. Predominant contributions originate from developed nations and frequently look into the psychosocial determinants of mental health over life course. Life course and mental health studies have been extensively infused with biopsychosocial frameworks that consider the role of genetic makeup, neurodevelopment, cognition, affect, sociocultural dynamics, and interpersonal relationships. Life course theory application in mental health highlight the substantive effects of accumulated adversities, notably social determinants of health, adverse childhood experiences (ACEs), and their implications for subsequent mental health outcomes. Conclusion: The nexus of life course and mental health outcomes demands further scholarly interrogation, particularly within underserved regions, to strengthen protective mechanisms for vulnerable 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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».