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Enregistrement W3093555642 · doi:10.1177/2167702620949236

Physical- and Cognitive-Effort-Based Decision-Making in Depression: Relationships to Symptoms and Functioning

2020· article· en· W3093555642 sur OpenAlexafffund
Tanya Tran, Amanda E. F. Hagen, Tom Hollenstein, Christopher R. Bowie

Notice bibliographique

RevueClinical Psychological Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionHealthy Minds CanadaQueen's University
Mots-clésAnhedoniaPsychologyCognitionCognitive skillMajor depressive disorderDepression (economics)Clinical psychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceDevelopmental psychologyPsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depressive disorder (MDD) is associated with persistent, impaired life functioning. Motivational deficits in physical and cognitive effort expenditure have not been evaluated as contributors to functional impairment in MDD. In this study, we adapted parallel measures of choices to expend physical and cognitive effort and assessed their associations with symptoms, cognition, and life functioning in 44 participants with MDD. Higher anhedonia severity predicted lower motivation for physical effort but not for cognitive effort. Lower cognitive effort motivation was associated with poorer life functioning even after controlling for previously established predictors of symptoms and cognitive impairment. Reduced cognitive effort motivation also had an indirect effect on the relationship between impaired cognitive and life functioning. Findings suggest motivational deficits in MDD present different barriers for recovery depending on the type of effort that is avoided. Physical effort motivation is associated with anhedonia severity, whereas cognitive effort motivation is relevant to life functioning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations61
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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