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Enregistrement W2897538396 · doi:10.1002/ijop.12541

Negative thoughts in depression: A study in Iran

2018· article· en· W2897538396 sur OpenAlexaff
Parvaneh Mohammadkhani, Mahdi Bagheri, Keith S. Dobson, Elham Eskandari, Masoumeh Dejman, Judith Bass, Fatemeh Abdi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Social Welfare and Rehabilitation Sciences
Mots-clésPsychologyDepression (economics)CognitionBeck Depression InventoryClinical psychologyMajor depressive disorderDepressive symptomsNegativity effectPsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cognitive theory of depression proposes significant relations between negative thoughts and depression. Evidence for the model has been widely observed in Western countries. However, despite the high prevalence of depression in the Middle East (ME), there has been limited research that has evaluated the cognitive profiles of people living in this region, and especially in non-Arab countries like Iran. The current research examined these relationships in Iran. Convenience sampling was used to recruit 80 depressed and 80 non-depressed individuals via advertising in clinics and public areas, respectively. Depression status was checked with a structured interview, the Major Depressive Disorder subscale of the Psychiatric Diagnostic Screening Questionnaire, and the Beck Depression Inventory-II. All participants completed the Automatic Thoughts Questionnaire-Negative to examine the frequency of negative automatic thoughts. Unlike other results from Arab countries, depressed participants indicated significantly more negative thoughts towards self and future compared with the non-depressed group. The results of the present study are consistent with the negativity hypothesis of the cognitive theory of depression. Further research is needed in the in ME, to investigate other hypotheses of this theory in this region. Strengths and limitations of the present study are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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