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Enregistrement W3015745017 · doi:10.2196/16684

Causal Factors of Anxiety and Depression in College Students: Longitudinal Ecological Momentary Assessment and Causal Analysis Using Peter and Clark Momentary Conditional Independence

2020· article· en· W3015745017 sur OpenAlexvenueno aff
Jeremy F. Huckins, Alex W DaSilva, Elin Hedlund, Eilis I Murphy, Courtney Rogers, Weichen Wang, Mikio Obuchi, Paul E. Holtzheimer, Dylan D. Wagner, Andrew T. Campbell

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMental healthCohortPsychologyDepression (economics)PopulationClinical psychologyDemographyPsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Across college campuses, the prevalence of clinically relevant depression or anxiety is affecting more than 27% of the college population at some point between entry to college and graduation. Stress and self-esteem have both been hypothesized to contribute to depression and anxiety levels. Although contemporaneous relationships between these variables have been well-defined, the causal relationship between these mental health factors is not well understood, as frequent sampling can be invasive, and many of the current causal techniques are not well suited to investigate correlated variables. Objective This study aims to characterize the causal and contemporaneous networks between these critical mental health factors in a cohort of first-year college students and then determine if observed results replicate in a second, distinct cohort. Methods Ecological momentary assessments of depression, anxiety, stress, and self-esteem were obtained weekly from two cohorts of first-year college students for 40 weeks (1 academic year). We used the Peter and Clark Momentary Conditional Independence algorithm to identify the contemporaneous (t) and causal (t-1) network structures between these mental health metrics. Results All reported results are significant at P<.001 unless otherwise stated. Depression was causally influenced by self-esteem (t-1 rp, cohort 1 [C1]=–0.082, cohort 2 [C2]=–0.095) and itself (t-1 rp, C1=0.388, C2=0.382) in both cohorts. Anxiety was causally influenced by stress (t-1 rp, C1=0.095, C2=0.104), self-esteem (t-1 rp, C1=–0.067, C2=–0.064, P=.002), and itself (t-1 rp, of C1=0.293, C2=0.339) in both cohorts. A causal link between anxiety and depression was observed in the first cohort (t-1 rp, C1=0.109) and only observed in the second cohort with a more liberal threshold (t-1 rp, C2=0.044, P=.03). Self-esteem was only causally influenced by itself (t-1 rp, C1=0.389, C2=0.393). Stress was only causally influenced by itself (t-1 rp, C1=0.248, C2=0.273). Anxiety had positive contemporaneous links to depression (t rp, C1=0.462, C2=0.444) and stress (t rp, C1=0.354, C2=0.358). Self-esteem had negative contemporaneous links to each of the other three mental health metrics, with the strongest negative relationship being stress (t rp, C1=–0.334, C2=–0.340), followed by depression (t rp, C1=–0.302, C2=–0.274) and anxiety (t rp, C1=–0.256, C2=–0.208). Depression had positive contemporaneous links to anxiety (previously mentioned) and stress (t rp, C1=0.250, C2=0.231). Conclusions This paper is an initial attempt to describe the contemporaneous and causal relationships among these four mental health metrics in college students. We replicated previous research identifying concurrent relationships between these variables and extended them by identifying causal links among these metrics. These results provide support for the vulnerability model of depression and anxiety. Understanding how causal factors impact the evolution of these mental states over time may provide key information for targeted treatment or, perhaps more importantly, preventative interventions for individuals at risk for depression and anxiety.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,386 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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