Measuring the Bright Side of Being Blue: A New Tool for Assessing Analytical Rumination in Depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnosis and management of depression occurs frequently in the primary care setting. Current diagnostic and management of treatment practices across clinical populations focus on eliminating signs and symptoms of depression. However, there is debate that some interventions may pathologize normal, adaptive responses to stressors. Analytical rumination (AR) is an example of an adaptive response of depression that is characterized by enhanced cognitive function to help an individual focus on, analyze, and solve problems. To date, research on AR has been hampered by the lack of theoretically-derived and psychometrically sound instruments. This study developed and tested a clinically meaningful measure of AR. METHODS: Using expert panels and an extensive literature review, we developed a conceptual framework for AR and 22 candidate items. Items were field tested to 579 young adults; 140 of whom completed the items at a second time point. We used Rasch measurement methods to construct and test the item set; and traditional psychometric analyses to compare items to existing rating scales. RESULTS: Data were high quality (<1% missing; high reliability: Cronbach's alpha = 0.92, test-retest intraclass correlations >0.81; evidence for divergent validity). Evidence of misfit for 2 items suggested that a 20-item scale with 4-point response categories best captured the concept of AR, fitting the Rasch model (χ2 = 95.26; df = 76, p = 0.07), with high reliability (rp = 0.86), ordered response scale structure, and no item bias (gender, age, time). CONCLUSION: Our study provides evidence for a 20-item Analytical Rumination Questionnaire (ARQ) that can be used to quantify AR in adults who experience symptoms of depression. The ARQ is psychometrically robust and a clinically useful tool for the assessment and improvement of depression in the primary care setting. Future work is needed to establish the validity of this measure in people with major depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».