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Enregistrement W3122780147 · doi:10.3390/jcm10030388

The Revised Mood Rhythm Instrument: A Large Multicultural Psychometric Study

2021· article· en· W3122780147 sur OpenAlexaffabout
Melissa Alves Braga de Oliveira, Euclides José de Mendonça Filho, Alícia Carissimi, Luciene Lima dos Santos Garay, Marina Scop Medeiros, Denise Ruschel Bandeira, Felipe Gutiérrez Carvalho, Salina Mathur, Kristina Epifano, Ana Adán, Benício N. Frey, María Paz Loayza Hidalgo

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital de Clínicas de Porto AlegreConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação Instituto de Pesquisas EconômicasCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMoodClinical psychologyMedicinePsychometricsCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,276
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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