Mood instability as a precursor to depressive illness: A prospective and mediational analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mood instability levels are high in depression, but temporal precedence and potential mechanisms are unknown. Hypotheses tested were as follows: (1) mood instability is associated with depression cross-sectionally, (2) mood instability predicts new onset and maintenance of depression prospectively and (3) the mood instability and depression link are mediated by sleep problems, alcohol abuse and life events. METHOD: Data from the National Psychiatric Morbidity Survey 2000 at baseline (N = 8580) and 18-month follow-up (N = 2413) were used. Regression modeling controlling for socio-demographic factors, anxiety and hypomanic mood was conducted. Multiple mediational analyses were used to test our conceptual path model. RESULTS: Mood instability was associated with depression cross-sectionally (odds ratio: 5.28; 95% confidence interval: [3.67, 7.59]; p < 0.001) and predicted depression inception (odds ratio: 2.43; 95% confidence interval: [1.03-5.76]; p = 0.042) after controlling for important confounders. Mood instability did not predict maintenance of depression. Sleep difficulties and severe problems with close friends and family significantly mediated the link between mood instability and new onset depression (23.05% and 6.19% of the link, respectively). Alcohol abuse and divorce were not important mediators in the model. CONCLUSION: Mood instability is a precursor of a depressive episode, predicting its onset. Difficulties in sleep are a significant part of the pathway. Interventions targeting mood instability and sleep problems have the potential to reduce the risk of depression.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».