The association between subjective socioeconomic status and depressive symptoms in women of reproductive age: the chain mediating effects of marital satisfaction and well-being
Notice bibliographique
Résumé
Objective The underlying mechanism between subjective socioeconomic status (SSS) and depressive symptoms among women of reproductive age in China is not fully. This study aims to explore the mediating roles of marital satisfaction and well-being in the association between SSS and depressive symptoms. Methods A total of 4,219 women of reproductive age were selected from the 2022 China Family Panel Studies. Data related to SSS, marital satisfaction, well-being, and depressive symptoms were extracted. Spearman rank regression and bootstrap methods were used to analyze the chain mediation effects of SSS, marital satisfaction, well-being, and depressive symptoms. Results (1) SSS, marital satisfaction, well-being, and depressive symptoms were significantly correlated ( p < 0.01). (2) SSS directly affected depressive symptoms ( β = −0.1092, p < 0.001). (3) Marital satisfaction ( β = −0.0873, p < 0.001) and well-being ( β = −0.0867, p < 0.001) each played a mediating role in the effect of SSS on depressive symptoms. (4) Marital satisfaction and well-being played a chain mediating role in the association between SSS and depressive symptoms in women of reproductive age ( β = −0.0703, p < 0.001). Conclusion There is a chain mediation effect between SSS, marital satisfaction, well-being, and depressive symptoms in women of reproductive age. Improvement in SSS can enhance marital satisfaction, which in turn increases well-being, ultimately alleviating depressive symptoms in women of reproductive age.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».