Evaluation of delay discounting as a transdiagnostic research domain criteria indicator in 1388 general community adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Research Domain Criteria (RDoC) approach proposes a novel psychiatric nosology using transdiagnostic dimensional mechanistic constructs. One candidate RDoC indicator is delay discounting (DD), a behavioral economic measure of impulsivity, based predominantly on studies examining DD and individual conditions. The current study sought to evaluate the transdiagnostic significance of DD in relation to several psychiatric conditions concurrently. Methods Participants were 1388 community adults (18–65) who completed an in-person assessment, including measures of DD, substance use, depression, anxiety, posttraumatic stress disorder, and attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD). Relations between DD and psychopathology were examined with three strategies: first, examining differences by individual condition using clinical cut-offs; second, examining DD in relation to latent psychopathology variables via principal components analysis (PCA); and third, examining DD and all psychopathology simultaneously via structural equation modeling (SEM). Results Individual analyses revealed elevations in DD were present in participants screening positive for multiple substance use disorders (tobacco, cannabis, and drug use disorder), ADHD, major depressive disorder (MDD), and an anxiety disorder ( p s < 0.05–0.001). The PCA produced two latent components (substance involvement v. the other mental health indicators) and DD was significantly associated with both ( p s < 0.001). In the SEM, unique significant positive associations were observed between the DD latent variable and tobacco, cannabis, and MDD ( p s < 0.05–0.001). Conclusions These results provide some support for DD as a transdiagnostic indicator, but also suggest that studies of individual syndromes may include confounding via comorbidities. Further systematic investigation of DD as an RDoC indicator is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».