Development and validation of the multidimensional Fear of Depression Recurrence Questionnaire (FoDRQ)
Notice bibliographique
Résumé
Despite high recurrence rates in major depressive disorder (MDD), little is known about the factors influencing recurrence. Understanding the changes that occur between major depressive episodes (MDEs) is imperative. It is possible that being fearful of experiencing another MDE may lead to cognitive and behavioural changes that increase MDD recurrence risk. There are no available tools designed to capture these fears. This study developed and validated a self-report questionnaire measuring fears of depression recurrence (FoDR). 552 participants remitted from MDD (75% female; Age 18–73, Mage = 29.5, SD = 9.2) participated. Separate samples were used for the exploratory factor analysis (n = 200) and confirmatory factor analysis (n = 352). Test-retest reliability was assessed (n = 244). The results supported the retention of a 24-item scale, the Fear of Depression Recurrence Questionnaire (FoDRQ), loading onto three factors (severity, content, triggers). The FoDRQ demonstrated excellent internal consistency and composite reliability, and acceptable test-retest reliability. The scale showed strong convergent and divergent validity across other validated measures. FoDRQ scores significantly predicted measures of experiential avoidance and mental health self-management. The FoDRQ has excellent psychometric properties and can be used to understand how FoDR may influence MDD outcomes, recurrence risk, and illness-related coping.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».