The Revised Mood Rhythm Instrument: A Large Multicultural Psychometric Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies with the mood rhythm instrument (MRhI) have shown that the presence of recurrent daily peaks in specific mood symptoms are significantly associated with increased risk of psychiatric disorders. Using a large sample collected in Brazil, Spain, and Canada, we aimed to analyze which MRhI items maintained good psychometric properties across cultures. As a secondary aim, we used network analysis to visualize the strength of the association between the MRhI items. METHODS: = 401) completed the MRhI and the self-reporting questionnaire (SRQ-20). Psychometric analyses followed three steps: Factor analysis, item response theory, and network analysis. RESULTS: The factor analysis indicated the retention of three factors that grouped the MRhI items into cognitive, somatic, and affective domains. The item response theory analysis suggested the exclusion of items that displayed a significant divergence in difficulty measures between countries. Finally, the network analysis revealed a structure where sleepiness plays a central role in connecting the three domains. These psychometric analyses enabled a psychometric-based refinement of the MRhI, where the 11 items with good properties across cultures were kept in a shorter, revised MRhI version (MRhI-r). LIMITATIONS: Participants were mainly university students and, as we did not conduct a formal clinical assessment, any potential correlations (beyond the validated SRQ) cannot be ascertained. CONCLUSIONS: The MRhI-r is a novel tool to investigate self-perceived rhythmicity of mood-related symptoms and behaviors, with good psychometric properties across multiple cultures.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».