The Depressive Experiences Questionnaire: construct validity and prediction of depressive symptoms in a sample of Chinese undergraduates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Depressive Experiences Questionnaire (DEQ) was developed to measure two dimensions of depression-prone personality, Dependency and Self-criticism. We investigated the construct validity and prediction of DEQ in a Chinese sample, and explored whether Blatt's conceptualizations of depression-prone personality variables are appropriate for the Chinese context. METHODS: The original version of the DEQ was translated into Chinese (DEQ-C). During the initial assessment, 640 Chinese university students completed the DEQ-C and the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D). Six months later, the CES-D was re-administered. RESULTS: A principal components analysis yielded a three-factor model that was consistent with Blatt's theory. However, these three factors emerged in a different order in comparison to the original sample. Factorial validity was also acceptable with low correlations between each DEQ-C factor in males (r=.01 approximately -0.14), and females (r=0.19 approximately 0.28). Convergent validity was supported by significant positive correlations between the CES-D and both Dependency and Self-criticism. Predictive validity was demonstrated by hierarchical multiple regression analyses showing that Self-criticism predicted increased depressive symptoms both in males (beta=0.27, p<0.01) and in females (beta=0.16, p<0.05); Dependency predicted levels of depressive symptoms only in females (beta=0.11, p<0.05). CONCLUSIONS: The Chinese version of the DEQ demonstrated satisfactory validity, including construct validity and predictive validity, the DEQ-C can be considered as an appropriate tool for assessing personality vulnerability to depression in Chinese college students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».