Neural response to social but not monetary reward predicts increases in depressive symptoms during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of depressive symptoms has increased during the COVID-19 pandemic, especially among those with greater pandemic-related stress exposure; however, not all individuals exposed to pandemic stress will develop depression. Determining which individuals are vulnerable to depressive symptoms as a result of this stress could lead to an improved understanding of the etiology of depression. This study sought to determine whether neural sensitivity to monetary and/or social reward prospectively predicts depressive symptoms during periods of high stress. 121 participants attended pre-pandemic laboratory visits where they completed monetary and social reward tasks while electroencephalogram was recorded. Subsequently, from March to August 2020, we sent eight questionnaires probing depressive symptoms and exposure to pandemic-related stressors. Using repeated-measures multilevel models, we evaluated whether neural response to social or monetary reward predicted increases in depressive symptoms across the early course of the pandemic. Furthermore, we examined whether neural response to social or monetary reward moderated the association between pandemic-related episodic stressors and depressive symptoms. Pandemic-related stress exposure was strongly associated with depressive symptoms. Additionally, we found that blunted neural response to social but not monetary reward predicted increased depressive symptoms during the pandemic. However, neither neural response to social nor monetary reward moderated the association between episodic stress exposure and depressive symptoms. Our findings indicate that neural response to social reward may be a useful predictor of depressive symptomatology under times of chronic stress, particularly stress with a social dimension.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».