論文の概要: Measuring Mental Health Variables in Computational Research: Toward Validated, Dimensional, and Transdiagnostic Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13890v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 21:11:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.64269
• Title: Measuring Mental Health Variables in Computational Research: Toward Validated, Dimensional, and Transdiagnostic Approaches
• Title（参考訳）: 計算研究におけるメンタルヘルス変数の測定 : 検証・次元・経診断的アプローチに向けて
• Authors: Chen Shani, Elizabeth C. Stade,
• Abstract要約: コンピュータメンタルヘルス研究は、心理学的現象を予測し理解するためのモデルを開発するが、しばしば精神病理学的構成の不適切な尺度に依存する。 本研究は,(1)検証対象よりも不確定な尺度に依存すること,(2)精神保健施設を次元ではなくカテゴリーとして扱うこと,(3)診断対象以外の障害特異的施設に焦点をあてること,の3つの主要な課題を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.796386356785538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational mental health research develops models to predict and understand psychological phenomena, but often relies on inappropriate measures of psychopathology constructs, undermining validity. We identify three key issues: (1) reliance on unvalidated measures (e.g., self-declared diagnosis) over validated ones (e.g., diagnosis by clinician); (2) treating mental health constructs as categorical rather than dimensional; and (3) focusing on disorder-specific constructs instead of transdiagnostic ones. We outline the benefits of using validated, dimensional, and transdiagnostic measures and offer practical recommendations for practitioners. Using valid measures that reflect the nature and structure of psychopathology is essential for computational mental health research.
• Abstract（参考訳）: コンピュータメンタルヘルス研究は、心理学的現象を予測し理解するモデルを開発するが、しばしば精神病理学的構成の不適切な尺度に依存し、妥当性を損なう。 本研究は,(1)妥当性の低い尺度(例えば,自己宣言的診断)を検証対象(例えば,臨床医による診断)に頼ること,(2)精神保健施設を次元ではなくカテゴリーとして扱うこと,(3)診断以外の障害特異的構成に焦点をあてること,の3つの主要な課題を同定する。 検証済み,次元的,経診断的尺度を用いることのメリットを概説し,実践者に対して実践的な勧告を行う。 精神病理学の性質と構造を反映した有効な尺度を使用することは、コンピュータ精神医学研究に不可欠である。

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