Development and validation of the BD SX: a brief measure of mood and symptom variability for use with adults with bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Ecological momentary sampling in BD research requires brief symptom measures with low cognitive demands to maximize data collection across the range of BD symptomatology. We developed the BD Sx cognizant of the challenges inherent in scale development with low prevalence populations and the limitations of existing measures (e.g., over-reliance on patients in acute states recruited from psychiatric settings). In order to be generalizable across the full spectrum of the illness, we also included those currently euthymic and those who avoid clinical contact. METHODS: We recruited a global sample of 1010 adults with BD over 19 days using socio-demographically targeted, social media advertising and online data collection. At follow-up, 428 participants provided responses 67 days later on average. This enabled us to develop the BD Sx and replicate initial findings across multiple samples over time. RESULTS: Both exploratory and confirmatory factor analyses support a 4-factor BD Sx model. Goodness of fit indices indicate good model fit across samples and over time. We labeled these factors: elation/loss of insight, affrontive symptoms of mania, cognitive/depressive, and somatic/depressive symptoms. Affrontive symptoms correlate positively with cognitive and somatic depression factors, which may suggest mixed-state symptom clusters in accord with DSM 5. CONCLUSIONS: Responses to the BD Sx reliably measure both depressive and hypo/manic symptoms. Temporal invariance analyses indicate that the 4-factor structure is consistent over time. Future research should compare BD Sx responses to clinical diagnoses of hypo/mania and major depressive episodes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».