Cognitive Vulnerability to Depression in Adolescents with Depression, their Healthy Siblings and a Control Group: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction At least half of first depressive episode appear before adulthood. A negative cognitive bias is present among individuals who suffer from major depression. This bias is also reported among individuals at high risk of major depression (e.g. child of depressed mother). When present, cognitive vulnerability may predispose to major depression. No study to date aimed to evaluate the cognitive vulnerability of siblings of depressed individuals. Objectives and aims To review the principles behind cognitive vulnerability. To assess cognitive vulnerability in depressed adolescents, in healthy siblings and in a control group. Methods Eighty adolescents (27 adolescents treated for depression, 24 healthy siblings and 29 controls), aged between 12 and 20 years old, were recruited and assessed using validated measures of bio-psycho-social vulnerabilities. All diagnoses were confirmed using a K-SADS interview. Cortisol level samples were obtained through morning saliva. Cognitive vulnerability was assessed using self-report questionnaires (CES-D, LEIDS-R, EPQ) as well as computer-based tasks (Ekman's tasks of facial recognition and the movie for assessment of social cognition [MASC]). We translated the MASC from German to French. The parents of the adolescents also filled the LEIDSR and the CESD. Results The LEIDS-R presented a significant increase in certain subscales (hopelessness, aggression and rumination) compared to the healthy siblings and the controls. Interestingly, there was also a correlation between the LEIDS R results of the parents and of the depressed adolescent ( r = 0.43, P = 0.04). Conclusions The LEIDSR appears to be the most sensitive task to detect cognitive vulnerability. A relation between the parent response and the depressed adolescent response could be found. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».