1091 YOUTH’S BEDTIME REGULARITY MEDIATES THE ASSOCIATION OF DEPRESSION AND ANXIETY WITH NEGATIVE ATTENTION BIAS
Notice bibliographique
Résumé
Attention biases towards negative information and sleep problems are core clinical features in anxiety and depressive disorders. We studied if sleep patterns, which were readily malleable, were associated with such biases among depressed and anxious individuals. A youth sample recruited from local universities (n=188, age ranged from 17–24) were administered the Structured Clinical Interview for DSM-IV disorders, (47% have a lifetime history of depressive and/or anxiety disorder). All participants wore an acti-watch and completed a sleep diary for 5 days and then completed an affective go/no-go task (AGNG) and other neurocognitive assessment on the 6th day. Their sleep difficulty (e.g. sleep latency), and regularity of sleep timing (e.g. standard deviation of 5-day bedtime) were coded as indicator of sleep-wake behaviors with the discrimination index (d’) in the AGNG as indicator of attention bias. Depressed and anxious individuals had a lower d’ in the AGNG, F(1,176)=6.280, p=.013, ŋ2=.038 than healthy participants. There was a significant correlation between d’ on the AGNG with regularity of bedtime, r(168)=.225, p=.024. Structural equation model with depression and anxiety as predictor, bedtime regularity as mediator and d’ on AGNG as dependent variable achieved a very good fit, CFI=1.000, RMSEA<0.001, SRNR<.001. There was no significant direct effect (B=.032, Standard Error=.211, p=.880) but a significant indirect effect of depression and anxiety status in predicting d’ on AGNG through its effect on bedtime regularity. B=.180, Standard Error=.127, p=.031. Our findings support the mediating role of sleep of the associations between depressive and anxiety disorder with attention bias. Given the high prevalence of depressive and anxiety disorders and sleep problems among youth and the prevalence of attention bias in psychopathology, further longitudinal studies are warranted in investigating the causal interrelationships among these variables. Funder: General Research Fund (#18619616), Research Grant Council, HKSAR
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».