CONGRUENCY BETWEEN DEPRESSOGENIC SCHEMAS AND LIFE EVENTS FOR THE PREDICTION OF DEPRESSIVE RELAPSE IN REMITTED OLDER PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Activation of a depressogenic schema by a negative life event is said to be more likely when the life event corresponds to the same domain of vulnerability (congruency hypothesis). Specifically, this refers to a negative interpersonal event for the sociotropy/dependency schema, and an obstacle or a failure in achieving a goal for the autonomy/accomplishment or self-criticism schema. This study examines the congruency hypothesis for the prediction of relapse. Older patients were followed for 6 months after remission from major depression. Life events were rated as interpersonal or autonomous in nature. Their subjective impact on social relations and on autonomous functioning was also assessed. Congruency between dependency schema and interpersonal events, but only when the subjective impact of event was taken into consideration, predicted relapse. Non-congruency between an autonomous schema and an event rated as impacting the social domain also predicted relapse. However, in both analyses of dependency and autonomy schemas, impact of event on social relations on its own predicted relapse. These findings support the cognitive vulnerability theory of depressive relapse, underlining the importance of considering how the person views the influence of life events and the determining impact of stressful life events on social relations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».