Psychosocial and Clinical Predictors of Symptom Persistence vs Remission in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The present study evaluates the impact of a range of psychosocial factors on the outcome of major depression while controlling for the effect of clinical variables. METHOD: Patients (n = 171) seen in consultation at a mood disorders clinic completed measures of neuroticism, rumination, coping style, sexual abuse history, and parental bonding experiences at Time 1 and completed measures of interpersonal and achievement life events and depression 12 months later. RESULTS: In univariate analyses, neuroticism, rumination, interpersonal and achievement life events, and sexual abuse history were associated with nonremission, whereas avoidance coping was associated with remission at Time 2. Interpersonal and achievement life events and sexual abuse history were associated with nonimprovement, whereas avoidance coping was associated with improvement at Time 2. Significant predictors of both remission and improvement in logistic regression analyses controlling for clinical variables (depression and anxiety severity, duration of illness, and age) included avoidance, interpersonal life events, and the interaction between avoidance and interpersonal life events. CONCLUSIONS: Interpersonal events and responses to depression (that is, coping) play an important role in the outcome of major depression. Further attention to coping style and interactions between psychological factors and life events is warranted in future research on depression persistence.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».