Cognitive Reactivity, Implicit Associations, and the Incidence of Depression: A Two-Year Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive reactivity to sad mood is a vulnerability marker of depression. Implicit self-depressed associations are related to depression status and reduced remission probability. It is unknown whether these cognitive vulnerabilities precede the first onset of depression. AIM: To test the predictive value of cognitive reactivity and implicit self-depressed associations for the incidence of depressive disorders. METHODS: Prospective cohort study of 834 never-depressed individuals, followed over a two-year period. The predictive value of cognitive reactivity and implicit self-depressed associations for the onset of depressive disorders was assessed using binomial logistic regression. The multivariate model corrected for baseline levels of subclinical depressive symptoms, neuroticism, for the presence of a history of anxiety disorders, for family history of depressive or anxiety disorders, and for the incidence of negative life events. RESULTS: As single predictors, both cognitive reactivity and implicit self-depressed associations were significantly associated with depression incidence. In the multivariate model, cognitive reactivity was significantly associated with depression incidence, together with baseline depressive symptoms and the number of negative life events, whereas implicit self-depressed associations were not. CONCLUSION: Cognitive reactivity to sad mood is associated with the incidence of depressive disorders, also when various other depression-related variables are controlled for. Implicit self-depressed associations predicted depression incidence in a bivariate test, but not when controlling for other predictors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».