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Enregistrement W2077766243 · doi:10.1016/s0924-9338(14)78434-2

EPA-1181 – Mood instability explains the relationship between impulsivity and depression

2014· article· en· W2077766243 sur OpenAlexaff
Evyn M. Peters, R. Bowen, Lloyd Balbuena, Marilyn Baetz

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulsivityDepression (economics)PsychologyMoodNeuroticismPersonalityClinical psychologyExtraversion and introversionPsychiatryBig Five personality traits

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impulsivity is a frequently used explanation for acting without apparent forethought. Mood instability (MI) describes frequent repeated shifts in mood, often within a day. Both impulsivity and MI are related to depression. We used data from the 1984/1991 British Health and Lifestyle Survey to examine relationships between MI, impulsivity, and depression. Hypothesis: 1) both MI and impulsivity would be related to current and future depression, and 2) when MI was accounted for, impulsivity and depression would be unrelated. Latent variables representing MI and impulsivity were derived from the Eysenck Personality Inventory neuroticism and extraversion subscales respectively, and a depression latent variable was derived from the General Health Questionnaire, by using factor analysis. Structural equation modelling was used to determine if impulsivity was related to depression after MI was accounted for. Cross-sectionally, the correlation between impulsivity and depression (r = 0.22, p<0.001) became trivial in size (r = .05, p < .01) after the correlation between MI and impulsivity (r = 0.50, p<0.001) was removed from the structural model. Longitudinally, impulsivity no longer predicted future depression (β = −.04, p = .16) after MI was added to the structural model. These results indicate that any significant relationship between impulsivity and depression disappears when MI is considered. The implication is that research and therapy might be more productively directed at MI instead of impulsivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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