On the hierarchical structure of mood and anxiety disorders: Confirmatory evidence and elaboration of a model of temperament markers.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle