Revisiting the theoretical and methodological foundations of depression measurement
Notice bibliographique
Résumé
Depressive disorders are among the leading causes of global disease burden, but there has been limited progress in understanding the causes of and treatments for these disorders. In this Perspective, we suggest that such progress depends crucially on our ability to measure depression. We review the many problems with depression measurement, including the limited evidence of validity and reliability. These issues raise grave concerns about common uses of depression measures, such as for diagnosis or tracking treatment progress. We argue that shortcomings arise because the measurement of depression rests on shaky methodological and theoretical foundations. Moving forward, we need to break with the field’s tradition, which has, for decades, divorced theories about depression from how we measure it. Instead, we suggest that epistemic iteration, an iterative exchange between theory and measurement, provides a crucial avenue for progressing how we measure depression. Depressive disorders are among the leading causes of global disease burden. In this Perspective, Fried et al. argue that limited progress in understanding, predicting and treating depression despite a wealth of empirical research stems from issues in the methodological and theoretical foundations of depression measurement.
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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 | 0,256 | 0,428 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».