The role of family environment and parental factors: a person-oriented study of adolescents’ psychological distress and help-seeking patterns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents' mental health is shaped by their coping strategies and the broader family context in which they live. However, few studies have examined psychological distress and help-seeking patterns jointly, especially from a person-oriented perspective. Understanding distinct adolescent risk profiles and how family and parental factors influence them may inform more effective prevention strategies. This study aimed to: (1) identify latent profiles of adolescents based on their psychological distress and help-seeking intentions; and (2) explore how family and parental factors predict profile membership and self-harm risk. METHODS: A cross-sectional study was conducted in 2021 with 7,934 Chinese secondary school students and one parent per adolescent. Adolescents completed validated measures of depression, anxiety, and help-seeking intentions; parents reported on family income, family function, mental health symptoms, and mental health stigma. Latent profile analysis and the BCH three-step method were used to identify subgroups and examine predictors and outcomes. RESULTS: Five profiles were identified: normative, safe, distress, high-risk, and aware. The high-risk profile (5.98%) showed high distress, low help-seeking, and the highest self-harm rate (48.7%). Lower family functioning and higher parental distress predicted higher-risk profiles. Professional help-seeking intentions were associated with reduced self-harm risk among distressed adolescents. CONCLUSIONS: Family and parental factors significantly shape adolescent coping profiles and mental health risks. Findings underscore the value of early screening and family-focused interventions to reduce self-harm.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».