Do markers of daily affect mediate associations between interpretation bias and depressive symptoms? A longitudinal study of early adolescents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Early adolescence represents a time of heightened vulnerability for depression. Negative interpretation biases have been associated with increases in depressive symptoms during this developmental period; however, the mechanisms underlying the association between interpretation biases and depression remain poorly understood. Cognitive theories posit that interpretation biases give rise to depression by modulating daily affect, particularly in the context of stress. However, this has not yet been directly examined. The present study tested affect intensity and instability as mechanisms linking negative interpretation biases with change in adolescent depressive symptoms. METHODS: Ninety-four adolescents (aged 11-13 years; 51% boys) from Vancouver, Canada, were recruited for this longitudinal study. At baseline (Time 1), participants self-reported depressive symptoms and completed the Scrambled Sentences Task to assess negative interpretation biases. Next, participants completed daily diaries to assess positive affect (PA) and negative affect (NA) during a naturalistic stressor-the first 2 weeks of high school (Time 2). Finally, participants self-reported depressive symptoms 3 months later (Time 3). Path models were conducted to test whether PA and NA intensity and instability mediated prospective associations between negative interpretation biases and depressive symptom changes. RESULTS: Although NA intensity, NA instability, and PA instability predicted increases in depressive symptoms, only NA intensity mediated associations between interpretation biases and symptom changes. Neither PA intensity nor instability mediated these associations. CONCLUSIONS: Elevated daily NA represents a specific mechanism through which stronger negative interpretation biases predict increases in depressive symptoms in adolescence.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».