On the hierarchical structure of mood and anxiety disorders: Confirmatory evidence and elaboration of a model of temperament markers.
Notice bibliographique
Résumé
The authors examined D. Watson's (2005) proposed reconceptualization of the diagnostic categories for mood and anxiety disorders for the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders--Fifth Edition (DSM-V) and tested an elaboration of the 2-factor (positive and negative activation) model of underlying temperament markers that incorporates A. Tellegen, D. Watson, & L. A. Clark's (1999a, 1999b) higher-order dimension of happiness-unhappiness (or demoralization; see A. Tellegen et al., 2003). In Study 1, 502 undergraduate students completed several symptom measures of mood and anxiety disorders and the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 (J. N. Butcher et al., 2001). Using confirmatory factor analysis, the authors replicated Watson's distress and fear disorder model. Path analyses showed that demoralization was a primary marker of distress disorders, whereas dysfunctional negative emotions was a primary marker of fear disorders. Low positive emotions was a specific marker of depression and social phobia. This 3-factor path model was associated with better fit than was a 2-factor model excluding demoralization. In Study 2, the authors replicated the findings of Study 1 using data from an archival clinical sample of 636 Veterans Affairs hospital outpatients. The authors' findings provide evidence on the important role of demoralization in mood and anxiety disorders.
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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 | 0,036 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».