Social activity as a mediator between childhood adversity and depressive symptoms in middle-aged and older Chinese adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adverse childhood experiences (ACEs) are associated with an increased risk of depressive symptoms (DS) in older adults. This study investigated the role of social activity in mediating the relationship between ACEs and DS among middle-aged and older Chinese adults. Methods: Data were derived from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS). The discovery dataset included 10,164 participants from 2018, matched with life history data from 2014, while the replication dataset comprised 8,899 participants from 2020. DS was measured using the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D). Multiple linear regression and mediation analysis were conducted. Results: In the discovery dataset, ACEs were positively correlated with DS (r = 0.17, p < 0.001), while social activity was negatively correlated with both DS (r = -0.11, p < 0.001) and ACEs (r = -0.03, p = 0.01). Mediation analysis indicated that ACEs significantly predicted DS (estimate = 0.51, 95% CI 0.43 to 0.60), and social activity partially mediated this relationship (estimate = -0.01, bootstrap 95% CI -0.01 to -0.001), particularly among middle-aged adults (indirect effect estimate = -0.01, bootstrap 95% CI -0.01 to -0.001). Additionally, social activity notably mediated the relationship between childhood violence exposure and DS (estimate = -0.02, bootstrap 95% CI -0.04 to -0.003). These results were robustly validated through replication analysis, reinforcing the reliability of our conclusions. Conclusions: Social activity mediates the relationship between ACEs and DS, highlighting the importance of social engagement to reduce depression risk in this population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».