The Role of Retrospective Negative Information-Processing Biases in Remitted Depression
Notice bibliographique
Résumé
Major Depressive Disorder (MDD) is characterized by persistent and impairing low mood and loss of interest or pleasure. Given that MDD is highly recurrent, it is important to identify which impairments remain during remission and may predict recurrence. A key impairment in MDD is that they tend to process current and past information more negatively than healthy individuals. However, it is unclear whether this negative information-processing bias persists during remission. This study will investigate a retrospective type of negative information-processing bias when recollecting recent real-world events among young adults with remitted depression (n=31) compared to healthy individuals (n=32). Participants were given a handheld device and responded to prompts on the device four times a day for one week. The prompts asked whether the individual experienced a positive or negative event since the last prompt and how intense that negative or positive event was. At the end of the week, participants completed a questionnaire regarding their experiences over the past week. They were asked how many negative and positive events the individual experienced over the past week, and the overall intensity of these negative and positive events. It is hypothesized that individuals with remitted depression will report a greater number and intensity of negative events in the distal retrospection period than in the proximal retrospection period, but no difference is expected for positive events. The opposite findings are expected for healthy individuals. This research may advance the understanding of persistent impairments in remitted depression while focusing on real-life events.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».