The Mediating Role of Avoidant Personality Disorder Features in the Relationship Between Stressful Life Events and Depression Among First-Year University Students
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Stressful life events are risk factors of depression. To explore whether the avoidant personality disorder (AVPD) features play a mediating role between stressful life events (SLEs) and depression among Chinese first-year university students. Methods: The cross-sectional study was conducted from April to October 2018. The participants were the freshmen selected from Jining Medical University and Weifang Medical University (n=7390) in Shandong Province in China. Depression was assessed by the Beck Depression Inventory-II, AVPD were measured by the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM 5). The data were processed and analyzed by SPSS24.0 software, Pearson correlation analysis and PROCESS3.3 program intermediary analysis. The method of Bootstrap was adopted to determine whether the AVPD features act as mediating factors in the association between the NLEs and depression. Results: A total of 34.68% of the participants reported one to three AVPD features, and 18.15% reported four to seven AVPD features. AVPD features (r=0.384, P<0.05) and the SLEs (r=0.309, P<0.05) were positively related to the risk of depression, respectively. AVPD features play a partial mediating effect on the relationship between SLEs and depression (the effect value is 0.133, P < 0.01; 32.28% of the total effect). Limitation: There might be recall bias in this cross-sectional study. Conclusion: AVPD features are prevalent among Chinese university students. AVPD features displayed the mediation effect on depression related to stressful life events. Psychological interventions for depression in college students should focus not only on stress but on individual personality traits and cognitive mode. Care-givers, teachers, and health professionals should pay more attention to the early identification of the AVPD features among university students.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».