Self-regulatory contributions to depressive symptoms in a community sample of youth
Notice bibliographique
Résumé
Objective Depression is prevalent in youth, with concerning implications for their current and future function. Risk for depression is elevated pending how youth attempt to regulate their affective experiences (emotion regulation; ER) and the effectiveness with which they use higher-order cognitive abilities to work towards and attain their goals (executive functions; EF). According to the impaired disengagement hypothesis, depression may arise when ineffective EFs lead to reliance on maladaptive forms of ER—such asrumination. This study investigates rumination, other ER strategies, and EF challenges as correlated predictors of depressive symptoms in youth. Method: A community sample of 191 youth 11–18 years ( M = 13.47, SD = 1.48, 108 females, 48 % White, 5 % Black, 5 % Hispanic, 42 % Other) completed self-report measures of their mental health, ER strategies, and ability to apply EF abilities in their everyday lives. Results: Depression was elevated in youth who identified as female and who endorsed higher levels of EF-challenge, greater dispositional use of maladaptive ER, and lesser dispositional use of adaptive ER. The association of youths' EF challenges and depressive symptoms was attenuated and no longer significant in a multivariate model that considered the association between their depressive symptoms anduse of self-blaming rumination, catastrophizing, expressive suppression, and positive reappraisal. Conclusions: Early identification of self-regulatory factors that increase youths' risk of depression, including the experience of everyday EF challenges and reliance on maladaptive forms of ER, has potential to guide prevention and treatment efforts that mitigate the effects of depression in adolescence and adulthood.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».