Proneness to Decreased Negative Emotions in Major Depressive Disorder when Blaming Others rather than Oneself
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One widespread view holds that vulnerability to major depressive disorder (MDD) is linked to overall increases in negative emotionality. In contrast, cognitive attribution theories emphasize the importance of blaming oneself rather than others for negative events. Thus far, the contrasting predictions of these models have not been directly compared. Following the attributional perspective, we tested the hypothesis that people with remitted MDD show no overall bias towards negative emotions, but a selective bias towards self-blaming emotions relative to those emotions associated with blaming others. SAMPLING AND METHODS: We compared a remitted MDD and a control group on a novel experimental test that allowed us to directly compare proneness to specific emotions associated with different types of self-blame (guilt, shame, self-contempt/disgust) and blame of others (other-indignation/anger, other-contempt/disgust) whilst controlling for negative valence and medication status, and excluding comorbidity. RESULTS: In agreement with our hypothesis, individuals with remitted MDD exhibited an increased self-contempt bias (difference between contempt/disgust towards self and others) but no increased proneness to any other negative emotion or overall increases in perceived negative valence of stimuli. Moreover, the remitted MDD group exhibited reduced contempt/disgust towards others. CONCLUSIONS: Our results corroborate the prediction that vulnerability to MDD is associated with an imbalance of specific self- and other-blaming emotions rather than a general increase in negative emotions. Based on the composition of our sample, we speculate that self-contempt bias may be particularly characteristic of melancholic MDD subtypes and could be useful for stratification of depression in the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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 découle