A network approach to psychopathology: new insights into clinical longitudinal data.
A network approach to psychopathology: new insights into clinical longitudinal data.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0060188
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Tuerlinckx F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bringmann LF;Vissers N;Wichers M;Geschwind N;Kuppens P;Peeters F;Borsboom D;Tuerlinckx F
在心理病理学的网络研究方法中，疾病被概念化为相互作用的症状（例如，抑郁情绪）和跨诊断因素（例如，反刍思维）所构成的网络。这表明有必要研究症状在网络结构中如何随时间动态地相互作用。在本文中，我们展示了如何基于通过经验取样法（ESM）获得的时间序列数据构建这样一种结构。所提出的方法通过对数据估计一个多层向量自回归（VAR）模型来确定网络中节点之间相互作用的参数。该方法允许在一个多层框架中结合被试间和被试内信息。由此产生的网络结构随后可以通过网络分析技术进行分析。在本研究中，我们将该方法应用于一组评估与情绪相关因素的项目。我们表明，分析产生了一个合理且可重复的网络结构，其结构与神经质等变量相关；也就是说，对于在神经质上得分较高的被试，担忧在网络中起着更核心的作用。文中还讨论了该方法的意义和拓展。
In the network approach to psychopathology, disorders are conceptualized as networks of mutually interacting symptoms (e.g., depressed mood) and transdiagnostic factors (e.g., rumination). This suggests that it is necessary to study how symptoms dynamically interact over time in a network architecture. In the present paper, we show how such an architecture can be constructed on the basis of time-series data obtained through Experience Sampling Methodology (ESM). The proposed methodology determines the parameters for the interaction between nodes in the network by estimating a multilevel vector autoregression (VAR) model on the data. The methodology allows combining between-subject and within-subject information in a multilevel framework. The resulting network architecture can subsequently be analyzed through network analysis techniques. In the present study, we apply the method to a set of items that assess mood-related factors. We show that the analysis generates a plausible and replicable network architecture, the structure of which is related to variables such as neuroticism; that is, for subjects who score high on neuroticism, worrying plays a more central role in the network. Implications and extensions of the methodology are discussed.
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影响因子：
3.7
作者：
Borsboom D;Cramer AO;Schmittmann VD;Epskamp S;Waldorp LJ
通讯作者：
Waldorp LJ
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y
影响因子：
2.8
作者：
Borkovec, TD;Ray, WJ;Stöber, J
通讯作者：
Stöber, J
影响因子：
29.3
作者：
Cramer, Angelique O. J.;Waldorp, Lourens J.;Borsboom, Denny
通讯作者：
Borsboom, Denny
影响因子：
6.9
作者：
Cramer, A. O. J.;Borsboom, D.;Aggen, S. H.;Kendler, K. S.
通讯作者：
Kendler, K. S.