Methods for quantifying the heterogeneity of psychopathology.
Methods for quantifying the heterogeneity of psychopathology.
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DOI：
10.1186/s12888-023-05377-5
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发表时间：
2023-11-30
期刊：
影响因子：
4.4
通讯作者：
Lorenzo-Luaces, Lorenzo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Buss, John F.;Watts, Ashley L.;Lorenzo-Luaces, Lorenzo
重度抑郁症（MDE）的描述符应该减少诊断异质性。然而，最近的文献挑战的想法，即非典型和非典型的说明符识别更同质或连贯的亚组。我们介绍了使用距离度量来表征症状的异质性。我们试图复制以前的研究结果，并探讨是否减少症状异质性使用指定亚组。我们使用了来自全国酒精及相关疾病流行病学调查（NESARC Wave I; N = 5，749）和缓解抑郁症的序贯治疗替代方案研究（星星 * D; N = 2，498）的数据。我们计算了研究参与者独特症状特征的汉明和曼哈顿距离。距离从0 - 1标准化，并通过其组内和组间的相似性，他们的非指定对应物的非典型和非典型的指定。没有证据表明说明符的异质性存在统计学显著差异（即，非特异性的或非典型的）与非特异性的名称（即，非典型性对非典型性）。重复以前的工作，抑郁症和非典型抑郁症的说明似乎有有限的效用，在减少异质性。目前的研究并不支持这样的说法，即说明符创建更多的一致性亚组的操作相似的症状和严重程度的数量。距离度量对于量化症状异质性是有用的。
Specifiers for a major depressive disorder (MDE) are supposed to reduce diagnostic heterogeneity. However, recent literature challenges the idea that the atypical and melancholic specifiers identify more homogenous or coherent subgroups. We introduce the usage of distance metrics to characterize symptom heterogeneity. We attempt to replicate prior findings and explore whether symptom heterogeneity is reduced using specifier subgroups. We used data derived from the National Epidemiological Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC Wave I; N = 5,749) and the Sequenced Treatment Alternatives to Relieve Depression study (STAR*D; N = 2,498). We computed Hamming and Manhattan distances from study participants’ unique symptom profiles. Distances were standardized from 0-1 and compared by their within- and between-group similarities to their non-specifier counterparts for the melancholic and atypical specifiers. There was no evidence of statistically significant differences in heterogeneity for specifier (i.e., melancholic or atypical) vs. non-specifier designations (i.e., non-melancholic vs. non-atypical). Replicating prior work, melancholic and atypical depression specifiers appear to have limited utility in reducing heterogeneity. The current study does not support the claim that specifiers create more coherent subgroups as operationalized by similarity in the number of symptoms and their severity. Distance metrics are useful for quantifying symptom heterogeneity.
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