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Enregistrement W4389671832 · doi:10.1186/s12888-023-05449-6

Exploring symptom-level associations between anxiety and depression across developmental stages of adolescence: a network analysis approach

2023· article· en· W4389671832 sur OpenAlexaff
Yunhan He, Chengrui Wu, Joelle LeMoult, Jiasheng Huang, Yue Zhao, Kaixin Liang, Shiyun Chen, Enna Wang, Liuyue Huang, Xinli Chi

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangdong Province
Mots-clésAnhedoniaAnxietyPsychologyClinical psychologyWorryDepression (economics)MoodComorbidityMental healthIntervention (counseling)PsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Anxiety and depression often co-occur during adolescence, but the associations between symptoms of these two disorders in this developmental period are not yet fully understood. Network analysis provides a valuable approach to uncover meaningful associations among symptoms and offers insights for prevention and intervention strategies. This study aimed to investigate symptom-level associations between anxiety and depression using network analysis and to identify core symptoms, bridge symptoms, and differences in network structure across different stages of adolescence. METHODS: The cross-sectional study was conducted in March 2022 in Shenzhen, China. Participants completed the Generalized Anxiety Disorder Scale-7 and Patient Health Questionnaire Depression Scale, along with demographic questionnaires assessing age and gender. Chinese adolescents aged 10 to 17 who were in Grades 5 or 6 of elementary school, Grades 1 or 2 of middle school, or Grades 1 or 2 of high school, and who could comprehensively understand and read Chinese were recruited as participants. Students in Grade 3 of middle and high schools were excluded due to their upcoming high school or college entrance examinations. Based on age, participants were categorized into early, middle, and late developmental stages of adolescence. RESULTS: "Loss of control" was among the most central symptoms in the comorbidity network throughout all three developmental stages; "excessive worry" and "anhedonia" emerged as the core symptoms in early adolescence, and "restlessness" as the core symptom in late adolescence. "Anhedonia," "sad mood," and "fatigue" were identified as bridge symptoms between anxiety and depression across all three developmental stages of adolescence. The global strength of the network in middle adolescence was significantly higher compared to the other two stages. CONCLUSION: These findings highlight the core and bridge symptoms that require special attention and intervention at each stage of adolescence. Moreover, significantly higher network connectivity in middle adolescence suggests this is a critical period for intervention to prevent the development of comorbid mental disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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