Moods in Clinical Depression Are More Unstable than Severe Normal Sadness
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Current descriptions in psychiatry and psychology suggest that depressed mood in clinical depression is similar to mild sadness experienced in everyday life, but more intense and persistent. We evaluated this concept using measures of average mood and mood instability. Method: We prospectively measured low and high moods using separate visual analogue scales twice a day for 7 consecutive days in 137 participants from 4 published studies. Participants were divided into a non-depressed group with a Beck Depression Inventory score of ≤ 10 (n = 59) and a depressed group with a Beck Depression Inventory score of ≥ 18 (n = 78). Mood instability was determined by the mean square successive difference statistic. Results: Mean low and high moods were not correlated in the non-depressed group, but were strongly positively correlated in the depressed group. This difference between correlations was significant. Low mood instability and high mood instability were weakly positively correlated in the non-depressed group and strongly positively correlated in the depressed group. This difference in correlations was also significant. Conclusion: The results show that low and high moods, and low and high MI, are highly correlated in people with depression compared with those who are not depressed. Current psychiatric practice does not assess or treat mood instability or brief high mood episodes in patients with depression. New models of mood that also focus on mood instability will need to be developed to address the pattern of mood disturbance in people with depression
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».