Mood Instability as a Precursor to Depressive Illness: Analysis of Data From a Population Survey in Great Britain.
Notice bibliographique
Résumé
Levels of mood instability (MI) appear to be high in people with depression, but temporal precedence and possible mechanisms are unknown. We tested hypotheses that: i] MI will be associated with a diagnosis of depression cross-sectionally; ii] MI will predict new onset and maintenance of depression prospectively; iii] the association between MI and depression will be mediated by sleep problems at baseline, new onset alcohol abuse and life events 6 months preceding new onset depression. We used data from the National Psychiatric Morbidity Survey 2000 at baseline (N=8580) and 18 month follow-up (N=2413). Regression modelling controlling for socio-demographic factors, anxiety and hypomanic mood was conducted. Multiple mediational analyses were used to test our conceptual path model. MI was strongly associated with a diagnosis of depression cross-sectionally (OR: 5.28 (95% CI, 3.67-7.59) p< 0.001). MI predicted depression inception (2.43 (1.03 – 5.76) p=0.042) after controlling for important confounders. MI did not predict maintenance of depression. Quality of sleep and severe problems with close friends and family significantly mediated the link between MI and new onset depression (23.05% and 6.19% of the link respectively). Alcohol abuse and divorce were not important mediators. Mood instability is a precursor of a depressive episode but does not worsen the course. Interventions targeting mood instability and sleep problems have the potential to reduce the risk of depressio
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».