What are we modeling? An evaluation of depressive symptom trajectory models from adolescence to early midlife in the Add Health cohort
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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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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 | 0,026 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle