亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Which comes first? Comorbidity of depression and anxiety symptoms: A cross-lagged network analysis

共病 萧条(经济学) 焦虑 精神科 心理学 临床心理学 医学 经济 凯恩斯经济学
作者
Hongyu Zou,Junyao Gao,Wanchun Wu,Lijuan Huo,Wei Zhang
出处
期刊:Social Science & Medicine [Elsevier BV]
卷期号:360: 117339-117339 被引量:27
标识
DOI:10.1016/j.socscimed.2024.117339
摘要

Depression and anxiety significantly impact college students, leading to various negative outcomes. While numerous studies have investigated the relationship between these two conditions, their temporal sequence remains unresolved. Many previous studies have concentrated on broad latent variables, often neglecting the nuanced symptomatology perspective, which may offer deeper insight into the clinical characteristics of these disorders. In this study, we collected questionnaire data from a college in South China using a cluster random sampling method. Data collection occurred over two time points, with the first round completed in November 2022 and May 2023, with a six-month interval. A total of 689 participants successfully completed the questionnaires during both rounds. Employing cross-lagged network analysis from a symptom-focused perspective, this research examines the interactions and predictive relationships between symptoms of depression and anxiety. The findings identified key symptoms-specifically "Irritability", "Guilty" and "Sad mood"- as critical bridging nodes of connection within the depression and anxiety symptom network. Our analysis revealed both bidirectional predictive relationships between certain symptoms nodes of depression and anxiety, as well as unidirectional ones. By highlighting these core nodes and their directional relationships, this study offers valuable insights that can inform targeted intervention and treatment strategies for enhancing mental health among college students.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
激情的衣完成签到,获得积分10
2秒前
5秒前
Wrl发布了新的文献求助10
10秒前
丘比特应助kukaa采纳,获得10
18秒前
drhkc完成签到,获得积分10
25秒前
27秒前
聪慧夏之完成签到,获得积分10
28秒前
清爽的天川完成签到,获得积分10
49秒前
tfonda完成签到 ,获得积分10
1分钟前
光亮的成败完成签到,获得积分10
1分钟前
宁赴湘完成签到 ,获得积分10
1分钟前
呆萌尔风完成签到,获得积分10
1分钟前
aXiong发布了新的文献求助20
1分钟前
迷人的不凡完成签到,获得积分10
2分钟前
Criminology34举报117求助涉嫌违规
2分钟前
sissiarno发布了新的文献求助10
2分钟前
超帅的半莲完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
大个应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
aXiong发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
aXiong完成签到,获得积分10
2分钟前
cy0824完成签到 ,获得积分10
2分钟前
哭泣青雪完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
酷炫如曼完成签到,获得积分10
3分钟前
隐形羽毛完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
Sunny完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
碧蓝山灵完成签到,获得积分10
4分钟前
义气绍辉完成签到,获得积分10
4分钟前
久晓完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
幸福海之完成签到,获得积分10
4分钟前
乐乐应助panda采纳,获得10
4分钟前
LIN完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
sissiarno发布了新的文献求助10
5分钟前
kukaa发布了新的文献求助10
5分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7778272
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318765
关于积分的说明 20365780
捐赠科研通 7365286
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3319203
关于科研通互助平台的介绍 2466996
邀请新用户注册赠送积分活动 2334539