EPA-1181 – Mood instability explains the relationship between impulsivity and depression
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».