Social inequalities in mental disorders and substance misuse in young adults. A birth cohort study in Southern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To investigate the association between mental disorders and substance misuse at 30 years of age with gender, socioeconomic position at birth, and family income trajectories. Methods The 1982 Pelotas Birth Cohort was used; all 5914 children born alive at hospital were originally enrolled (99.2% of all city births). In 2012, 3701 subjects were located and interviewed (68% retention rate). Mental disorders and substance misuse were assessed, and their prevalence analysed according to gender, socioeconomic status at birth, and four different income trajectories: always poor, never poor, poor at birth/non-poor at age 30, and non-poor at birth/poor at age 30. Results While women presented higher prevalence of mental disorders, substance misuse was much more frequent among men. Individuals in the lowest income quintile at birth presented 2–5 times more mental disorders and substance misuse than those in the highest quintile. Young adults who were always poor or were not poor at birth but were poor at 30 years of age had a higher prevalence of mental disorders than the other groups. Conclusions The high rates of mental disorders and lifetime suicide attempts in young adults, especially those who were always poor or became poor after childhood, suggest that recent socioeconomic-related stressful situations may have a higher impact on the current mental health than events earlier in life. However, we could not identify at what specific ages socioeconomic changes were more important.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».