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Enregistrement W4399378033 · doi:10.2196/58352

Reliability and Validity of Ecological Momentary Assessment Response Time–Based Measures of Emotional Clarity: Secondary Data Analysis

2024· article· en· W4399378033 sur OpenAlexvenueno aff
Raymond Hernandez, Claire J. Hoogendoorn, Jeffrey S. Gonzalez, Elizabeth A. Pyatak, Gladys Crespo-Ramos, Stefan Schneider

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on Aging
Mots-clésCLARITYPsychologyAffect (linguistics)ValidityDistressValence (chemistry)Emotional distressReliability (semiconductor)AnxietySocial psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychometricsCommunicationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emotional clarity has often been assessed with self-report measures, but efforts have also been made to measure it passively, which has advantages such as avoiding potential inaccuracy in responses stemming from social desirability bias or poor insight into emotional clarity. Response times (RTs) to emotion items administered in ecological momentary assessments (EMAs) may be an indirect indicator of emotional clarity. Another proposed indicator is the drift rate parameter, which assumes that, aside from how fast a person responds to emotion items, the measurement of emotional clarity also requires the consideration of how careful participants were in providing responses. OBJECTIVE: This paper aims to examine the reliability and validity of RTs and drift rate parameters from EMA emotion items as indicators of individual differences in emotional clarity. METHODS: Secondary data analysis was conducted on data from 196 adults with type 1 diabetes who completed a 2-week EMA study involving the completion of 5 to 6 surveys daily. If lower RTs and higher drift rates (from EMA emotion items) were indicators of emotional clarity, we hypothesized that greater levels (ie, higher clarity) should be associated with greater life satisfaction; lower levels of neuroticism, depression, anxiety, and diabetes distress; and fewer difficulties with emotion regulation. Because prior literature suggested emotional clarity could be valence specific, EMA items for negative affect (NA) and positive affect were examined separately. RESULTS: Reliability of the proposed indicators of emotional clarity was acceptable with a small number of EMA prompts (ie, 4 to 7 prompts in total or 1 to 2 days of EMA surveys). Consistent with expectations, the average drift rate of NA items across multiple EMAs had expected associations with other measures, such as correlations of r=-0.27 (P<.001) with depression symptoms, r=-0.27 (P=.001) with anxiety symptoms, r=-0.15 (P=.03) with emotion regulation difficulties, and r=0.63 (P<.001) with RTs to NA items. People with a higher NA drift rate responded faster to NA emotion items, had greater subjective well-being (eg, fewer depression symptoms), and had fewer difficulties with overall emotion regulation, which are all aligned with the expectation for an emotional clarity measure. Contrary to expectations, the validities of average RTs to NA items, the drift rate of positive affect items, and RTs to positive affect items were not strongly supported by our results. CONCLUSIONS: Study findings provided initial support for the validity of NA drift rate as an indicator of emotional clarity but not for that of other RT-based clarity measures. Evidence was preliminary because the sample size was not sufficient to detect small but potentially meaningful correlations, as the sample size of the diabetes EMA study was chosen for other more primary research questions. Further research on passive emotional clarity measures is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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