What are we modeling? An evaluation of depressive symptom trajectory models from adolescence to early midlife in the Add Health cohort
Notice bibliographique
Résumé
It is critical to understand the development of depressive symptoms across life stages. Existing research has primarily explored this from a life course perspective, yielding inconsistent depressive trajectories, and raising questions as to whether life course processes best characterize the evolution of depressive symptoms across life stages. This study compares ten longitudinal models from four theoretical perspectives ( life course , enduring , autoregressive , and hybrid ) to identify the best-fitting, theoretically-informed model of depressive symptom development from adolescence to early midlife. Results indicate a hybrid model that combines enduring and autoregressive perspectives outperforms traditional life course models and best fits the data. This hybrid model suggests depressive symptom levels at baseline remain relatively stable across life stages, with past symptom levels predicting future levels. Additionally, it reveals racial/ethnic and gender differences in symptom levels in early adolescence, as well as racial/ethnic differences in longitudinal patterns. These findings advance theoretical understanding of depressive symptom development among US young adults across early portions of the life course. • This study compares life course, enduring, autoregressive, and hybrid models of depressive symptoms in the Add Health cohort. • A hybrid model which combines enduring and autoregressive perspectives outperforms life course models of depressive development. • This model suggests baseline depressive levels stay stable across life stages, with past levels predicting future levels. • There are racial/ethnic and gender differences in depressive symptom levels in early adolescence. • There are racial/ethnic differences in the longitudinal patterns of depressive development from adolescence to early midlife.
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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 | 0,032 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».