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Déduire des relations entre les variables psychologiques dans les échantillons cliniques et les problèmes de généralisation

Déduire des relations entre les variables psychologiques dans les échantillons cliniques et les problèmes de généralisation

Le contexte

Je parle parfois à des chercheurs qui étudient la relation entre les variables dans des échantillons de psychologie clinique. Un exemple typique est le suivant :

  • 100 patients atteints de dépression diagnostiquée
  • de nombreuses variables cliniquement pertinentes sont mesurées, telles que la démographie, l'anxiété, l'intelligence, la consommation de drogues et d'alcool, etc.

Les chercheurs veulent souvent ensuite développer des modèles de ce qui prédit la dépression.

Cependant, le problème est que l'échantillon a été sélectionné parce qu'ils ont déjà été considérés comme possédant un certain seuil de dépression. Des variations substantielles subsistent dans la dépression, certains participants étant plus sévères que d'autres.

Ainsi, il y a des problèmes à essayer de généraliser les relations observées pour décrire ce qui prédit la dépression, car il ne s'agit pas d'un échantillon aléatoire de la population.

J'utilise la dépression comme cas spécifique, mais le problème s'applique à de nombreuses études de populations cliniques (par exemple, les enfants ayant des problèmes de comportement, les enfants ayant une déficience intellectuelle, les TOC, etc.).

Question

  • Quels conseils donneriez-vous à ces chercheurs sur la façon d'analyser et de généraliser à partir de telles données ?
  • Existe-t-il des références qui fournissent un exemple de bonnes pratiques sur la façon d'analyser et de généraliser à partir de telles données ?

Je ne sais pas si vous pouvez supprimer complètement le biais de sélection d'un tel échantillon.

Vous semblez faire référence (dans un certain sens, au moins) à une régression vers la moyenne. C'est l'un des plus gros (sinon le plus gros) problème avec de nombreuses recherches sur des échantillons cliniques.

Ce que je ferais (en supposant les ressources) serait de prélever un échantillon de la même taille (ou plus grand) dans la population générale et de leur administrer toutes les mêmes mesures et tests. Cela vous permettrait de séparer les prédicteurs du résultat clinique par rapport à la variation due à d'autres facteurs. J'utiliserais probablement l'appariement de l'échantillon clinique à l'échantillon général (Gelman et Hill ont un excellent chapitre dans leur livre sur l'appariement, et ce livre entier est rempli de conseils utiles pour des problèmes analogues.

Dans mes recherches (sur les prédicteurs de la réponse au placebo), j'ai prélevé de grands échantillons de l'université où je menais mes recherches sur toutes mes mesures d'auto-évaluation, et j'ai comparé ma population expérimentale à celles-ci pour déterminer si mon échantillon était représentatif de la population plus large. , qui est une approche quelque peu similaire à un problème commun.

Malheureusement, à part le livre de Gelman et Hill, je ne suis au courant d'aucune littérature sur le sujet (mais c'est peut-être de ma faute).

J'espère que ça aide.


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5 méthodes de recherche utilisées en psychologie

Il existe plusieurs méthodes de recherche différentes utilisées en psychologie. D'une manière générale, il existe deux types distincts : quantitatif et qualitatif. La méthodologie de recherche quantitative implique l'utilisation de données numériques pour faire des descriptions, prédire les résultats et tester les relations potentielles entre les variables.

La recherche qualitative étudie l'utilisation de données non numériques telles que le texte, la parole, la vidéo, etc. dans le but de comprendre ou d'interpréter différents phénomènes, tels que les perceptions et les comportements sociaux ou individuels.

Le principal point à retenir concernant la recherche quantitative et qualitative est le suivant : la recherche quantitative traite des nombres tandis que la recherche qualitative repose sur des descriptions. Les deux types de recherche ont leurs forces et leurs limites, malgré l'idée parmi certains groupes que la recherche quantitative est supérieure. Dans le contexte de la psychologie, la recherche qualitative est très appréciée car les mesures quantitatives ne peuvent pas mesurer la nuance et la totalité de l'expérience humaine. Il est important de noter que les méthodes de recherche quantitatives et qualitatives sont très techniques et rigoureuses.

Dans chacune de ces deux grandes catégories se trouvent des méthodes distinctes utilisées dans la recherche psychologique. Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, nous décomposons cinq des méthodologies les plus populaires utilisées dans la recherche psychologique.

1. Étude de cas

La recherche par étude de cas relève de la branche qualitative de la méthodologie de recherche. Les études de cas impliquent une enquête approfondie sur des individus, des groupes, des communautés ou des événements. Ils combinent souvent une approche multi-méthodologique qui intègre des entretiens avec les participants et des observations discrètes. Les études de cas dans la discipline de la psychologie sont généralement menées sur des individus spécifiques. Une étude de cas en psychologie recueille le plus souvent des moments biographiques saillants et séminaux du passé d'un patient ainsi que des événements importants dans la vie quotidienne de l'individu qui peuvent animer des comportements et des pensées inadaptés.

Parmi les praticiens notables des études de cas, citons Sigmund Freud, qui a largement utilisé des études de cas pour se plonger dans la vie de ses patients afin de comprendre, de diagnostiquer et de les aider avec leurs troubles psychologiques.

Des études de cas sont menées en interrogeant et en observant le comportement des patients. Le chercheur décrit le comportement et discute des événements du point de vue du patient. Souvent, les entretiens ne sont pas structurés et les observations sont l'individu vaquant à sa vie quotidienne. D'autres sources de données peuvent inclure des journaux, des notes, des photos, etc. Les données sont ensuite évaluées pour trouver des thèmes et des interprétations communs.

2. Expérimentez

Bien que cela soit présenté comme un type général de recherche qui peut être une composante de nombreuses méthodes, le terme ici est utilisé pour désigner une procédure spécifique. En science, les expériences sont une méthode de recherche souvent utilisée, et certains principes sont impliqués dans son utilisation. L'un est la présence d'un groupe témoin. Il s'agit d'un individu ou d'un groupe d'individus qui n'est pas manipulé.

Un autre principe est le contrôle des variables. C'est-à-dire que l'expérience doit être aussi exempte de données superflues que possible. Ce facteur permet aux psychologues de répéter l'expérience, et c'est l'une des exigences d'une recherche fiable.

Un troisième principe est la cohérence des mesures. Autoriser des normes différentes rend la réplication impossible et les résultats peu fiables.

Le quatrième principe impliqué montre la cause et l'effet. C'est-à-dire que les manipulations effectuées dans l'expérience ont conduit aux résultats, et rien d'autre n'a été impliqué. Les expériences peuvent être contrôlées en laboratoire comme les études du sommeil, les expériences de terrain qui permettent au psychologue de manipuler le sujet mais pas son environnement, ou les expériences naturelles qui ne permettent aucun contrôle et sont en grande partie observationnelles.

Il existe trois principaux types d'expériences : les expériences sur le terrain, les expériences en laboratoire et les expériences naturelles. Les expériences en laboratoire sont menées dans des environnements hautement contrôlés et peuvent ou non être menées dans un laboratoire scientifique. Les points forts de cette méthodologie sont que ces expériences sont faciles à reproduire et permettent un contrôle fastidieux des variables. Les limites incluent le cadre artificiel, qui peut provoquer des réactions non naturelles et un biais potentiel de recherche.

3. Étude d'observation

L'étude observationnelle est une recherche qualitative qui peut être effectuée d'une myriade de manières différentes en utilisant des moyens non expérimentaux où le comportement est simplement observé systématiquement. L'objectif principal de la recherche observationnelle est de découvrir des variables qui peuvent avoir un impact sur les comportements des individus, des groupes et des constructions sociales. La recherche est décrite comme non expérimentale car elle se déroule dans un cadre naturel sans contrôles. La recherche observationnelle peut impliquer des méthodes mixtes pouvant inclure plusieurs techniques qualitatives et méthodes quantitatives.

L'observation naturaliste est décrite comme une observation qui a lieu dans l'environnement naturel du participant. Par exemple, les psychologues étudiant la santé mentale dans le système pénal observeront les personnes incarcérées dans les prisons et les prisons. Dans certains cas, l'observation peut avoir lieu à l'insu des participants. C'est ce qu'on appelle l'observation naturaliste déguisée, et cela est considéré comme éthique si les individus restent anonymes et que l'observation a lieu dans des contextes publics où il n'existe aucune attente de confidentialité.

Lorsque l'observation naturelle déguisée n'est pas possible, l'observation naturelle non déguisée peut être efficace. Cependant, cela peut provoquer un phénomène appelé réactivité. La réactivité se produit lorsque les participants savent qu'ils sont observés, ce qui provoque un changement de comportement qui a un impact négatif sur les données. La réactivité peut être atténuée, voire éliminée, avec des observations plus longues à mesure que les gens se sentent plus à l'aise d'être observés. Cela peut être vu dans les émissions de télé-réalité où les individus sont sur leur « meilleur » comportement au début puis, au fil du temps, leur comportement devient plus « naturel ».

L'observation participante diffère des méthodes d'observation naturalistes en ce que le chercheur est impliqué. Les objectifs sont les mêmes, mais le chercheur s'engage dans le cadre et avec les individus. La justification de cette méthode est que certaines données ne peuvent être collectées sans la participation du chercheur. L'observation participante comprend également une méthode déguisée. Par exemple, des chercheurs en psychologie ont infiltré des groupes extrémistes sans révéler leur identité afin d'étudier des individus et de collecter des données. L'un des principaux avantages de cette méthodologie est que les chercheurs sont dans une position privilégiée pour comprendre les expériences du groupe et des individus. Une critique de l'observation participante est que le chercheur actif pourrait avoir un impact sur la dynamique du groupe et développer des biais en nouant des relations avec les individus étudiés.

4. Enquête

La recherche par sondage peut être à la fois quantitative et qualitative, et elle est largement utilisée non seulement dans la recherche en psychologie, mais aussi dans toutes les sciences. Les répondants (ceux qui répondent aux questions) reçoivent des sondages et sont invités à déclarer eux-mêmes leurs actions, leurs pensées et leurs sentiments pour mesurer l'impact de certaines variables sur eux. L'un des aspects les plus critiques de la recherche par sondage est la méthode d'échantillonnage utilisée. La plupart des chercheurs préfèrent de grands échantillons représentatifs de la population qu'ils étudient pour obtenir une estimation représentative de ce qui est exact au sein de la population. Les échantillons en psychologie sont souvent aléatoires et volumineux.

Les sondages varient grandement. Ils peuvent être longs ou assez courts. Ils peuvent être menés sur une variété de canaux de communication tels que sur Internet, en personne, par courrier, par téléphone et par chat vidéo. Les données recueillies peuvent être utilisées à des fins quantitatives ou qualitatives, selon l'objectif de la recherche et la conception des questions. Les enquêtes sont largement utilisées dans les sciences sociales. Ils ont leurs racines dans la documentation de la prévalence des problèmes sociaux, y compris la pauvreté et les conditions économiques globales.

Ils sont largement utilisés par les prestataires de soins de santé, y compris les psychologues et les professionnels de la santé publique, et les universitaires pour mesurer la prévalence des problèmes de santé mentale tels que l'anxiété, la dépression et l'abus de drogues et d'alcool. La recherche par sondage, comme toutes les autres formes d'étude, a ses forces et ses faiblesses. Ses points forts incluent la capacité de recueillir des données qualitatives et le coût relativement faible. Certaines des faiblesses sont la possibilité d'une mauvaise conception des questions en raison de biais et d'un mauvais échantillonnage.

5. Analyse de contenu

Cette méthode de recherche consiste à analyser de grandes quantités de données textuelles dans le but d'identifier les significations et les cohérences thématiques. Il peut être utilisé dans des contextes quantitatifs et qualitatifs. Par exemple, les chercheurs quantitatifs peuvent rechercher des mots ou des phrases spécifiques et les ajouter pour un décompte final. L'analyse de contenu qualitative recherche davantage le sens des textes à travers l'identification de thèmes dans les données. Une analyse qualitative de ce type repose sur la pratique de coder et de catégoriser le contenu pour lui donner un sens. Les chercheurs utilisent souvent une technique connue sous le nom de lecture rapprochée, dans laquelle les phrases sont transformées en unités codées. Le texte est lu à plusieurs reprises jusqu'à ce que tous les textes soient codés et que le point de saturation des données soit atteint. Ce processus est une analyse inductive car aucune théorie n'est testée, mais les données sont codées dans le but de voir si une théorie émerge. Ce processus est connu sous le nom d'analyse conventionnelle ou formative.

L'analyse dirigée est similaire à l'analyse formative, mais elle varie de manière intégrale. Une approche dirigée est quelque peu déductive car le chercheur commence avec quelques théories ou hypothèses à l'esprit pour les aider à créer des unités de codage dès le début de l'étude. Une fois la recherche effectuée, le chercheur recherche ces types de codes dans le texte. Cette méthode “top-down” fait essentiellement passer les données à travers un filtre, qui n'est rien de plus que des recherches ou des théories existantes utilisées comme guides. Toutes les méthodes ci-dessus peuvent être décrites comme une analyse de contenu thématique, sous une forme conventionnelle ou dirigée.

Une fois l'analyse thématique terminée, les chercheurs effectuent une analyse sommative, dans laquelle les thèmes sont comparés à travers une variété de textes différents. L'analyse sommative peut être effectuée de manière quantitative en comptabilisant la fréquence et le total de certaines phrases ou mots. Les chercheurs peuvent également effectuer une analyse sommative qualitative, au cours de laquelle ils recherchent des significations latentes dans le texte en examinant des contextes spécifiques.

L'analyse sommative est similaire à la théorie ancrée, un style d'analyse inductif largement utilisé dans les sciences sociales. La théorie ancrée est utilisée pour le développement de la théorie et a été fondée il y a plus de 50 ans. Il est utilisé presque exclusivement dans la recherche qualitative dans les sciences sociales, y compris la psychologie. La théorie ancrée est de nature déductive et tente donc d'établir des théories ou des hypothèses à travers la collecte et l'analyse de données.

En règle générale, une étude de recherche théorique fondée est un processus très complexe et approfondi au cours duquel les chercheurs principaux analysent la littérature pertinente et les données précédemment collectées pour éclairer et éventuellement façonner leur recherche actuelle. Au cours de cette phase de collecte de données, le chercheur peut découvrir des perspectives uniques à partir de la littérature et des données précédentes.

La théorie ancrée a également lieu pendant la phase d'analyse des données. Il s'agit d'un examen critique des réponses des acteurs dans l'établissement des codes et des thèmes. Ceci est souvent complété par un examen des réponses aux questions des enquêtes, des entretiens, etc. Ce processus suit des étapes spécifiques, y compris le codage, les concepts, les catégories et la théorie.

Codage
Le codage implique un niveau élevé d'ennui et place le texte dans des catégories et des sous-catégories.Cela se fait dans une analyse ligne par ligne où les concepts et les catégories sont nommés et le processus est répété dans ce que l'on appelle le codage ouvert. Le codage est nécessaire, car il permet de recueillir les points saillants des données.

Conceptualiser
Une fois les codes établis, le chercheur classe les codes similaires en groupes.

Catégories
Les concepts établis à partir du processus de codage ouvert sont ensuite regroupés pour générer la nouvelle théorie qui a émergé. Plus précisément, les catégories sont construites autour d'une catégorie centrale qui relie les autres concepts entre eux.

Théorie
Alors que la théorisation se produit dans toutes ces étapes, la dernière étape comprend la collecte des catégories spécifiques qui conduisent au développement de la théorie.

Réflexions finales sur les méthodes de recherche en psychologie

Les méthodes ci-dessus fournissent un aperçu rapide des cinq principales méthodes de recherche en psychologie. Bien qu'ils soient vraiment beaucoup plus détaillés en taille et en portée, cet aperçu met en évidence la nature malléable de la recherche psychologique et la rigueur impliquée dans la recherche en sciences sociales. Il existe plusieurs autres méthodes dérivées des cinq méthodes ci-dessus, et il existe d'autres méthodologies qui ne sont pas répertoriées ici.

Ce type de recherche se produit à tous les niveaux du milieu universitaire et dans d'autres contextes, à la maîtrise et au doctorat. les étudiants apprennent à devenir des chercheurs compétents tout en se préparant à des carrières d'universitaires, de chercheurs, etc.

Comme pour toute recherche, ces méthodologies ont leurs forces et leurs faiblesses. Cependant, ils se sont avérés rigoureux et robustes au fil du temps et ont produit des résultats substantiels dans le domaine de la psychologie. Malgré leurs différences, leurs forces et leurs faiblesses, toutes ces méthodes sont conçues pour faire avancer la discipline de la psychologie dans le but de comprendre les fonctions de l'esprit humain et leur impact sur les comportements humains dans des contextes et des circonstances spécifiques.


Les relations causales entre la neurocognition, la cognition sociale et les résultats fonctionnels au fil du temps dans la schizophrénie : une approche par score de différence latente

La cognition sociale a été identifiée comme une construction importante pour la recherche sur la schizophrénie avec une pertinence pour le diagnostic, l'évaluation, le traitement et les résultats fonctionnels. Cependant, la cognition sociale n'a pas été clairement comprise en termes de ses relations avec la neurocognition et les résultats fonctionnels. La présente étude a cherché à examiner l'indépendance empirique de la cognition sociale et de la neurocognition pour étudier la structure causale possible entre la cognition sociale, la neurocognition et le fonctionnement psychosocial.

L'échantillon se compose de 130 personnes diagnostiquées schizophrènes. Tous les participants ont été recrutés lorsqu'ils ont été admis dans quatre programmes communautaires de réadaptation psychosociale. La cognition sociale, la neurocognition et le fonctionnement psychosocial ont été mesurés au départ et à 12 mois. L'indépendance empirique de la cognition sociale et de la neurocognition a été testée à l'aide d'une analyse factorielle confirmatoire (AFC) et la structure causale possible entre la cognition sociale, la neurocognition et le fonctionnement psychosocial a été étudiée à l'aide d'une analyse du score de différence latente (LDS).

Un modèle à deux facteurs de cognition sociale et de neurocognition correspond très bien aux données, indiquant l'indépendance empirique de la cognition sociale, tandis que les résultats longitudinaux du CFA montrent que l'indépendance empirique de la neurocognition et de la cognition sociale est maintenue au fil du temps. Les résultats de l'analyse LDS soutiennent un modèle causal qui indique que la neurocognition sous-tend et est causalement primaire à la cognition sociale, et que la neurocognition et la cognition sociale sont causalement primaires au résultat fonctionnel.

La cognition sociale et la neurocognition pourraient avoir des effets causals ascendants indépendants et distincts sur les résultats fonctionnels. Il est également suggéré que les approches de remédiation de la neurocognition et de la cognition sociale pourraient devoir être distinctes.


Conclusion

Les psychologues universitaires ont été les pionniers du développement contemporain de l'apprentissage automatique/de l'apprentissage profond (Hebb, 1949 Rumelhart et al., 1986) et les théoriciens cognitifs ont utilisé la modélisation connexionniste dans le domaine de la lecture, de la sémantique, de l'attention (Seidenberg, 2005) et ont fréquemment anticipé ce dont on parle désormais beaucoup. les avancées technologiques dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (par exemple, Word2vec et Lund et Burgess, 1996) et la reconnaissance d'objets.

En revanche, les modèles de ML/deep learning utilisés pour la théorisation cognitive ont rarement été utilisés dans l'analyse d'expériences psychologiques et dans le développement de tests psychométriques (Mazza et al., 2019). La classification des images cérébrales (à la fois fonctionnelles et structurelles) est une exception notable (Orrù et al., 2012 Vieira et al., 2017).

Nous avons mis en évidence, dans cet article, les raisons pour lesquelles le ML devrait systématiquement compléter l'analyse statistique inférentielle lors du rapport d'expériences comportementales. Les avantages dérivés de l'utilisation de la modélisation ML dans une analyse des résultats expérimentaux sont les suivants :

– la généralisation/réplication des résultats à des données invisibles est estimée de manière réaliste plutôt que gonflée de manière optimiste

– la validation croisée n-fold garantit des résultats réplicables également pour les petits ensembles de données (par exemple, m = 40) qui sont typiques des expériences psychologiques

– des mesures pratiques et clairement compréhensibles (par exemple, l'exactitude hors échantillon) sont signalées, plutôt que des mesures inférentielles indirectes

– des prédictions personnalisées au niveau d'un seul sujet (des estimations spécifiques à un seul sujet peuvent également être dérivées lorsqu'il existe de nombreux prédicteurs) et les sujets qui sont classés par erreur peuvent être analysés individuellement

– estimation plus réaliste de l'utilité d'une procédure de diagnostic.

Les pièges potentiels connus de l'analyse des données de ML qui peuvent entraver une utilisation plus étendue des méthodes de ML sont :

– piratage de modèle. Lorsque seul le modèle le plus performant est signalé plutôt qu'une variété de modèles avec des hypothèses théoriques différentes. Le piratage du modèle peut conduire à une surestimation des résultats reproductibles. Un remède contre le piratage de modèle consiste à signaler de nombreux modèles ML ou modèles d'ensemble

– manque d'interprétabilité. Habituellement, la précision maximale de la prédiction est obtenue avec des modèles non interprétables très complexes tels que XGboost, Random Forest et Neural Networks. C'est probablement le problème le plus important dans les applications cliniques où le clinicien a besoin d'un ensemble de règles applicables pour conduire le diagnostic. Pour falsifier le problème, il peut être utile de signaler des règles de décision simples qui peuvent aider à évaluer le coût de la non-interprétabilité (précision obtenue avec des modèles interprétables simples par rapport à la précision maximale obtenue avec des modèles complexes moins interprétables). L'interprétabilité est importante dans le cadre clinique où les cliniciens ont besoin de règles de décision simples et fiables (voir la figure 3 dans Mazza et al., 2019).


Obtenir de l'aide avec les statistiques

Savoir pourquoi les statistiques sont importantes peut ne pas aider avec ce sentiment de terreur que vous ressentez avant de vous lancer dans votre premier cours de statistiques. Mais même si vous ne vous considérez pas comme « bon en maths », vous pouvez quand même réussir vos cours de statistiques. Vous devrez peut-être faire des efforts supplémentaires, mais de l'aide est disponible.

Commencez avec votre instructeur. Ils pourraient être en mesure de recommander des livres, des outils en ligne et des ressources sur le campus. De nombreux collèges et universités proposent un laboratoire de mathématiques où les étudiants peuvent recevoir une aide supplémentaire et un tutorat pour tout type de cours de mathématiques, y compris les statistiques. Envisagez également de rejoindre ou de former un groupe d'étude avec des camarades de classe.


Déduire les relations entre les variables psychologiques dans les échantillons cliniques et les problèmes de généralisation - Psychologie

Des recherches antérieures ont révélé les effets néfastes de l'isolement social et des mesures de distanciation physique sur les résultats liés à la santé. Cependant, ce n'est que récemment que les mesures de confinement liées au COVID-19 ont fourni un contexte pour tester si de tels effets néfastes existent dans le domaine de la sexualité humaine.

Cette étude visait à tester la relation entre les niveaux de confinement COVID-19 et les domaines de fonctionnement sexuel chez les hommes et les femmes, tout en tenant compte du rôle médiateur de l'ajustement psychologique pendant le verrouillage.

Méthodes

Deux cent quarante cinq hommes et 417 femmes ont répondu à un sondage en ligne sur les effets du COVID-19 sur la santé sexuelle. La période de référence comprend le premier confinement au Portugal (19 mars-1er juin 2020). Les données ont été traitées selon les procédures de Hays pour une analyse de médiation simple.

Résultats

Les résultats des mesures comprenaient les niveaux de confinement autodéclarés, les scores IIEF et FSFI et l'ajustement psychologique pendant le verrouillage.

Résultats

L'ajustement psychologique pendant le verrouillage a médié la relation entre les niveaux de confinement et la plupart des domaines de fonctionnement sexuel chez les hommes mais pas chez les femmes. De plus, alors que les niveaux de confinement n'étaient pas directement liés à la plupart des domaines du fonctionnement sexuel, l'ajustement psychologique pendant le verrouillage prédisait un fonctionnement sexuel inférieur chez les deux sexes.

Traduction clinique

Les résultats soutiennent que le fonctionnement sexuel humain doit être encadré dans une perspective contextuelle, en soulignant comment l'ajustement psychologique et les facteurs de stress situationnels de la vie, tels que les situations de confinement, façonnent la sexualité des individus. Une telle perspective devrait être prise en compte dans les protocoles de traitement mis en œuvre pendant la pandémie actuelle.

Points forts et limites

Les données s'ajoutent à la littérature sur les effets du confinement dans le domaine de la sexualité. Cependant, l'étude exclut l'inférence de causalité et ne cible qu'une petite partie de toutes les dynamiques impliquées dans la sexualité au cours du moment historique actuel.

Conclusion

L'ajustement psychologique pendant COVID-19 semble avoir un rôle sur le fonctionnement sexuel humain, par rapport aux seuls effets du confinement.

Carvalho J, Campos P, Carrito M, et al. La relation entre le confinement COVID-19, l'ajustement psychologique et le fonctionnement sexuel, dans un échantillon d'hommes et de femmes portugais. J Sexe Med 2021XXX : XXX–XXX.


Introduction

Les premières observations de la variabilité interindividuelle des compétences et des traits psychologiques humains ont déclenché la recherche de la définition de leurs caractéristiques cérébrales corrélées. Des études utilisant la neuroimagerie in-vivo ont fourni des preuves convaincantes d'une relation entre les compétences humaines et les traits et la morphométrie cérébrale qui ont été davantage influencées par les années d'expérience des individus, ainsi que par le niveau d'expertise. Des changements plus subtils ont également été observés à la suite de nouveaux apprentissages/formations (Draganski et al., 2004 Taubert et al., 2011), démontrant ainsi davantage les relations dynamiques entre les performances comportementales et les caractéristiques structurelles du cerveau. De telles observations ont rapidement généré une base conceptuelle pour un nombre croissant d'études visant à cartographier les différences interindividuelles subtiles dans les comportements observés tels que les traits de personnalité (Nostro et al., 2017), les traits d'impulsivité (Matsuo et al., 2009) ou l'orientation politique ( Kanai et al., 2011) aux variations normales de la morphologie du cerveau (pour une revue, voir Genon et al., 2018 Kanai et Rees, 2011). Dans l'ensemble, ces études ont créé un contexte empirique soutenant l'hypothèse que la morphométrie du cerveau chez l'homme est liée au large éventail d'aspects observés dans le comportement humain. De tels rapports sur les associations de comportement structurel du cerveau (SBB) peuvent non seulement avoir des implications importantes dans les sciences psychologiques et la recherche clinique (Ismaylova et al., 2018 Kim et al., 2015 Luders et al., 2013 Luders et al., 2012 McEwen et al. ., 2016), mais aussi peut-être détiennent une clé importante pour notre compréhension des fonctions cérébrales (Genon et al., 2018) et concernent ainsi de nombreux domaines de recherche dont les neurosciences cognitives fondamentales.

Pourtant, parallèlement à la crise générale de réplication affectant les sciences psychologiques (Button et al., 2013 De Boeck et Jeon, 2018 Open Science Collaboration, 2015), la réplicabilité des associations SBB précédemment rapportées a également été remise en question récemment. En particulier, (Boekel et al., 2015) dans une étude de réplication purement confirmatoire, a choisi quelques associations spécifiques de SBB précédemment signalées. Étonnamment, pour presque tous les résultats examinés, ils n'ont pas pu trouver de support pour les résultats originaux dans leur tentative de réplication.

Dans une autre étude, nous avons démontré le manque de robustesse du modèle de corrélations entre les performances cognitives et les mesures du volume de matière grise (GMV) dans des sous-régions définies a priori du cortex prémoteur dorsal dans deux échantillons d'adultes en bonne santé (Genon et al., 2017). En particulier, nous avons trouvé un nombre considérable d'associations SBB qui étaient contre-intuitives dans leurs directions (c'est-à-dire, des performances plus élevées liées à un volume de matière grise plus faible). De plus, le sous-échantillonnage a révélé que pour un score psychologique donné, les corrélations négatives avec le GMV étaient aussi probables que les corrélations positives. Bien que notre étude ne visait pas principalement à aborder les qualités scientifiques des SBB, elle a révélé, dans la lignée de Boekel et al. (2015), qu'un problème de réplication dans les associations des CFF pourrait être sérieusement envisagé. Cependant, sonner la sonnette d'alarme d'une crise de réplication serait prématuré puisque ces études précédentes ont abordé les questions de réplicabilité dans des contextes et des méthodes très spécifiques et en utilisant des échantillons de petite taille (Muhlert et Ridgway, 2016).

En particulier, Boekel et al. et les études de Genon et al. ont été réalisées en se concentrant sur des régions d'intérêt (ROI) définies a priori. Cependant, plusieurs études SBB sont couramment réalisées dans des groupes de dizaines d'individus, en utilisant un cadre exploratoire employant une approche de masse univariée. Ainsi, les résultats nuls des deux études de questionnement pourraient être liés à la focalisation et à la moyenne des GMV dans des régions d'intérêt spécifiques, comme suggéré par Kanai (2016) et discuté dans Genon et al. (2017).

Contrairement à cet argument, dans les études exploratoires SBB univariées de masse du cerveau entier, la multitude de tests statistiques effectués (car les associations sont testées pour chaque voxel, séparément) produisent probablement de nombreux faux positifs. S'attaquant directement à cette limitation, plusieurs stratégies de correction par comparaison multiple ont été proposées pour contrôler le taux de faux positifs (Eklund et al., 2016). On pourrait donc supposer que le nombre élevé de tests multiples et la faible puissance générale des études de neuroimagerie, combinés aux choix d'analyse flexibles (Button et al., 2013 Poldrack et al., 2017 Turner et al., 2018) représentent des facteurs critiques susceptibles de conduire à la détection d'associations parasites et non réplicables.

La caractérisation de la cohérence spatiale des résultats dans les études de neuro-imagerie est souvent réalisée avec des approches méta-analytiques, regroupant des études portant sur des marqueurs de neuro-imagerie similaires en relation avec une fonction ou une condition comportementale donnée. Cependant, dans le cas des SBB, l'hétérogénéité des mesures comportementales et la forte proportion d'analyses a priori-ROI compliquent l'application d'une approche méta-analytique. Illustrant ces limites, les méta-analyses précédentes se sont concentrées sur des régions cérébrales spécifiques et ont capitalisé sur une grande majorité des études de retour sur investissement. Par exemple, (Yuan et Raz, 2014) se sont concentrés sur les SBB dans le lobe frontal sur la base d'un échantillon composé d'environ 80 % des études de retour sur investissement. Compte tenu de ces limites des approches méta-analytiques pour la littérature SBB, une évaluation empirique de la réplicabilité des résultats issus d'une approche exploratoire est cruciale pour permettre de remettre en question la réplicabilité des études exploratoires des SBB.

Ainsi, dans la présente étude, nous avons examiné empiriquement les taux de réplicabilité de l'association SBB sur un large éventail de scores psychologiques, chez des adultes en bonne santé. Afin d'éviter les critiques soulevées concernant la faible taille de l'échantillon dans l'étude de Boekel et al., nous avons utilisé un ensemble de données librement disponible d'une grande cohorte de participants en bonne santé et évalué le taux de réplication des associations SBB en utilisant à la fois un exploratoire et un approche de confirmation. Alors que ces dernières années, les méthodes multivariées sont fréquemment recommandées pour explorer la relation entre cerveau et comportement (Cremers et al., 2017 Smith et Nichols, 2018), les études d'association SBB utilisant ces approches restent minoritaires. L'approche de masse univariée est toujours le principal outil de travail dans de telles études, non seulement en raison de sa préséance historique et de sa large intégration dans les outils de neuroimagerie courants, mais aussi peut-être en raison d'une interprétabilité plus simple des effets détectés (Smith et Nichols, 2018) . La présente étude s'est donc concentrée sur l'évaluation de la réplicabilité des associations SBB en utilisant cette dernière approche.

En particulier, nous avons d'abord identifié des résultats « significatifs » avec une approche exploratoire basée sur une analyse de masse univariée, recherchant des associations de GMV avec des variables psychométriques à travers le cerveau entier. Ici, un modèle linéaire a été ajusté entre la variabilité interindividuelle du score psychologique et la GMV à chaque voxel. L'inférence a ensuite été faite au niveau du cluster, en utilisant une approche d'amélioration des clusters sans seuil (Smith et Nichols, 2009). Nous avons ensuite étudié la reproductibilité de ces résultats, à travers le rééchantillonnage, en effectuant une analyse exploratoire similaire du cerveau entier par voxel au sein de 100 sous-échantillons d'individus générés au hasard (échantillons de découverte). Chacun de ces 100 sous-échantillons de découverte (de la même taille) a été généré en sélectionnant au hasard un nombre défini a priori d'individus (par exemple 70%) de la cohorte originale à l'étude. Afin d'étudier empiriquement la cohérence spatiale des résultats significatifs de ces 100 analyses exploratoires, une carte agrégée caractérisant le chevauchement spatial des résultats significatifs dans tous les échantillons de découverte a été générée. Cette carte indique la fréquence de recherche d'un important association entre le score comportemental et le volume de matière grise, à chaque voxel, plus de 100 analyses et fournit ainsi des informations sur la réplicabilité des «associations SBB exploratoires du cerveau entier» pour chaque score comportemental. Conceptuellement, cette carte donne une estimation de la cohérence spatiale des résultats auxquels on pourrait s'attendre après avoir réexécuté 100 fois la même étude SBB sur des échantillons similaires.

De plus, pour chacune des 100 analyses exploratoires, nous avons évalué la réplicabilité des associations SBB en utilisant une approche de confirmation (c'est-à-dire une approche basée sur le ROI). Pour chacun des 100 échantillons de découverte, nous avons généré un échantillon de paires de tests appariés sur le plan démographique à partir du restant participants de la cohorte principale. Le GMV moyen dans les régions présentant une association significative avec les SBB dans l'analyse exploratoire initiale, c'est-à-dire les retours sur investissement, est calculé parmi l'échantillon indépendant apparié sur le plan démographique et leur association avec le même score psychologique a été comparée entre les sous-échantillons de découverte et de réplication apparié (voir Matériels et méthodes pour plus de détails).

La réplication de confirmation est couramment utilisée dans la littérature (Boekel et al., 2015 Genon et al., 2017 Open Science Collaboration, 2015), néanmoins, il n'y a pas de norme unique définie pour évaluer le succès de la réplication. Par conséquent, ici, nous avons évalué le taux de réplication de SBB, pour trois définitions différentes de réplication réussie dans les analyses confirmatoires : 1- Réplication réussie de la direction d'association, seulement 2- Détection d'association significative (p<0.05) dans la même direction comme résultats exploratoires Bien que la première définition soit sans doute trop clémente et puisse entraîner de nombreux très petits coefficients de corrélation définis comme une réplication réussie, elle est fréquemment utilisée comme mesure qualitative de la réplication et peut être utilisée pour caractériser l'incohérence possible de la direction des associations (ce qui a été observé dans notre étude précédente [Genon et al., 2017]). De plus, il pourrait être utilisé comme un complément à la limitation possible de la deuxième définition, à savoir la possibilité de déclarer de nombreuses réplications qui sont juste en deçà de la ligne claire de p<0.05 comme réplication échouée. 3- enfin, conformément aux études précédentes et à la littérature sur la reproductibilité, nous avons inclus les facteurs de Bayes (BF) pour quantifier la preuve que l'échantillon de réplication fournissait en faveur de l'existence ou de l'absence d'association dans le même sens que dans le sous-échantillon de découverte (Boekel et al., 2015). En d'autres termes, par rapport à la méthodologie standard de la valeur p, ici le test d'hypothèse utilisant BF permet une quantification supplémentaire de la preuve en faveur de l'hypothèse nulle, c'est-à-dire la preuve de l'absence de corrélation, voir Matériaux et méthodes pour plus de détails.

Si le problème de réplication des associations des CFF peut être objectivement mis en évidence, cela ouvre naturellement les questions des facteurs comptables. Ici, nous avons considéré des facteurs explicatifs proximaux, notamment au niveau des mesures et de l'analyse, mais aussi par rapport au niveau objet, c'est-à-dire par rapport à la nature même des variations de la structure cérébrale et des scores psychométriques chez les individus sains. Un facteur proximal principal qui est presque systématiquement mis en cause est la petite taille de l'échantillon. Conformément aux études de réplication dans d'autres domaines (par exemple, Cremers et al., 2017 Turner et al., 2018), nous avons donc étudié ici l'influence de la taille de l'échantillon et de la puissance de réplication sur la reproductibilité des associations SBB. Plus précisément pour chaque score phénotypique à l'étude, nous avons répété les analyses de réplication exploratoires du cerveau entier et de confirmation basées sur le retour sur investissement en utilisant trois tailles d'échantillons (voir Matériels et méthodes pour plus de détails) pour évaluer comment la taille de l'échantillon influence le taux de réplication des SBB. De plus, pour les effets répliqués avec succès, nous avons également étudié l'existence d'une relation positive entre la taille de l'effet des analyses exploratoires et confirmatoires.

Enfin, afin de favoriser la discussion sur la réalité sous-jacente que les CFF souhaitent saisir dans le cadre de la psychologie des différences individuelles, nous avons inclus comme références des mesures phénotypiques non psychologiques, à savoir l'âge et l'indice de masse corporelle (IMC ) et étendu notre analyse à un échantillon clinique, où les associations SBB devraient bénéficier d'une validité biologique plus élevée. À cette fin, un sous-échantillon de patients tiré de la base de données de l'Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) a été sélectionné, dans lequel la réplicabilité des associations structurelles du score de rappel immédiat de la tâche d'apprentissage verbal auditif de Rey (RAVLT) (Schmidt, 1996) a été évaluée (voir Matériaux et méthodes). En raison de la disponibilité du même score au sein de la cohorte en bonne santé, cette analyse ultérieure est utilisée comme référence « conceptuelle ».


2.1 Les psychologues utilisent la méthode scientifique pour guider leurs recherches

Objectifs d'apprentissage

  1. Décrire les principes de la méthode scientifique et expliquer son importance dans la conduite et l'interprétation de la recherche.
  2. Différencier les lois des théories et expliquer comment les hypothèses de recherche sont développées et testées.
  3. Discutez des procédures que les chercheurs utilisent pour s'assurer que leurs recherches avec des humains et des animaux sont éthiques.

Les psychologues ne sont pas les seuls à chercher à comprendre le comportement humain et à résoudre les problèmes sociaux. Les philosophes, les chefs religieux et les politiciens, entre autres, s'efforcent également de fournir des explications sur le comportement humain. Mais les psychologues pensent que la recherche est le meilleur outil pour comprendre les êtres humains et leurs relations avec les autres. Plutôt que d'accepter l'affirmation d'un philosophe selon laquelle les gens ont (ou n'ont pas) le libre arbitre, un psychologue recueillerait des données pour tester empiriquement si les gens sont ou non capables de contrôler activement leur propre comportement. Plutôt que d'accepter l'affirmation d'un politicien selon laquelle la création (ou l'abandon) d'un nouveau centre de santé mentale améliorera la vie des personnes du centre-ville, un psychologue évaluerait empiriquement les effets de recevoir un traitement de santé mentale sur la qualité de vie des bénéficiaires. Les déclarations des psychologues sont empirique, ce qui signifie qu'ils sont basé sur la collecte et l'analyse systématiques des données.


Enquête sur la relation entre les variables psychologiques et la qualité du sommeil chez les étudiants en sciences médicales

Objectifs. Les étudiants en sciences médicales sont exposés à de nombreux problèmes émotionnels et mentaux. À la lumière de l'importance de la qualité du sommeil dans l'apprentissage et la vivacité, cette étude a été menée pour examiner la relation entre les variables psychologiques (stress, anxiété et dépression) et la qualité du sommeil des étudiants. Concevoir. Cette recherche est une étude analytique transversale, où tous les étudiants étudiant à l'Université des sciences médicales de Fasa au cours de l'année 2012-2013 ont été sélectionnés. Pour examiner les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression des étudiants, le DASS-21 standardisé à 21 éléments a été utilisé et pour examiner la qualité de leur sommeil, l'indice de qualité du sommeil de Pittsburgh. (PSQI) a été utilisé. Résultats. Les résultats de l'étude ont démontré que 73% des étudiants ont un stress modéré et sévère, et 46,4% d'entre eux ont des scores PSQ ≥ 5. Le score moyen de qualité du sommeil des étudiants était

, et leur score de stress était

. Une relation statistiquement significative a été trouvée entre les niveaux de stress des étudiants et la qualité du sommeil (

). Conclusion. Les niveaux de stress élevés diminuent la qualité du sommeil des étudiants. Des niveaux de stress élevés ainsi que la relation significative entre la valeur du stress et la diminution de la qualité du sommeil des étudiants nécessitent plus d'attention et de soins pour les problèmes émotionnels et mentaux des étudiants et une intervention appropriée en temps opportun de la part des autorités.

1. Introduction

En tant que population jeune, les étudiants universitaires sont les atouts majeurs de chaque pays [1]. C'est une période critique dans la vie d'un jeune lorsqu'il entre à l'université, souvent accompagnée de plusieurs changements dans ses relations sociales et interpersonnelles [2]. De nombreux étudiants seront responsables à l'avenir de l'éducation des générations suivantes, et ainsi, ils interfèrent également indirectement avec l'éducation des générations futures de la société [3]. Une société soucieuse de sa santé et de celle de ses générations futures doit plus que jamais s'engager vers la réalisation d'idéaux en examinant et en supprimant les facteurs permettant et créant des problèmes émotionnels et mentaux ou en préservant la santé des décideurs de son avenir [3]. À la lumière du fait que la population étudiante universitaire du pays constitue une partie considérable de la population et qu'elle augmente chaque année, l'importance de la santé des étudiants universitaires devient plus claire que jamais [4]. Ici, il est crucial de prêter attention aux étudiants des domaines des sciences médicales, qui seront responsables de la santé de la société à l'avenir [3]. La santé mentale est une dimension importante de la santé, la prestation des élèves avec laquelle provoque leur progrès et leur réussite [3, 4]. En raison de leurs conditions d'âge et de leur position sociale particulière, les étudiants sont exposés à de nombreux stress. Des facteurs tels que l'éloignement de l'environnement familial, la séparation de la famille, l'entrée dans un nouvel environnement, les problèmes et les problèmes éducatifs, la concurrence avec d'autres étudiants, l'avenir professionnel et la vie en dortoir peuvent être considérés comme des stress pour les étudiants [3]. Le stress chronique et à long terme peut entraîner l'apparition de maladies physiques et mentales [3]. Les personnes ayant des niveaux de stress élevés souffrent dans leur vie d'autres problèmes psychologiques comme l'anxiété et la dépression. En outre, les problèmes qu'ils posent aux étudiants pendant leurs études, car les facteurs de santé mentale, le stress, l'anxiété et la dépression interfèrent avec les rôles professionnels et assument la responsabilité de la santé des personnes dans la société à l'avenir. Par conséquent, la prévention du stress, de l'anxiété et de la dépression des élèves et la réduction de la pression mentale joueront un rôle important dans l'amélioration de l'intérêt pour le travail et la coopération en groupe et le sentiment de responsabilité [4, 5].

Le sommeil fait partie des besoins physiologiques et fondamentaux de chacun, dont la qualité est liée à la santé [6]. La qualité et la quantité de sommeil peuvent facilement être altérées chez les personnes dont les conditions physiques et sociales changent [7]. Les troubles du sommeil nocturne et par conséquent une baisse de la qualité du sommeil provoquent l'apparition de problèmes tels que la somnolence et l'ennui pendant la journée, le stress et l'anxiété, les maux de tête, ainsi que de faibles performances dans les plans éducatifs et académiques. Un sommeil insuffisant et une privation de sommeil provoquent des changements neurologiques, comportementaux et physiologiques, l'apparition d'échecs scolaires et une diminution des performances de routine normales en classe, et par conséquent ils empêchent les étudiants de participer en classe et les rendent somnolents pendant la participation en classe [8]. Par conséquent, les troubles du sommeil provoquent de multiples dommages scientifiques, comportementaux et émotionnels chez les étudiants [9]. À la lumière de l'effet de la qualité du sommeil sur les performances, les conditions académiques des étudiants devraient également être améliorées avec l'amélioration de leurs conditions de sommeil [10]. Les personnes souffrant de troubles du sommeil souffrent de problèmes tels que la fatigue, des difficultés de réparation cellulaire, des troubles de la mémoire et de l'apprentissage, une augmentation de la tension et de l'anxiété et une diminution de la qualité de vie courante. De plus, une mauvaise qualité du sommeil augmente la dépression et la souffrance anxieuse et diminue la capacité à faire face aux tensions de routine [11-13].

Différentes recherches ont démontré que des niveaux élevés de stress, d'anxiété et de dépression peuvent avoir des effets négatifs sur la santé des étudiants, la qualité de vie, la qualité du sommeil, les progrès scolaires et aussi la préparation à assumer leurs rôles professionnels, et il est particulièrement important de prêter attention à lui et à ses conséquences ainsi qu'adopter des solutions appropriées pour s'en débarrasser [4, 5]. Compte tenu de l'importance de la qualité du sommeil chez les étudiants en sciences médicales et du fait que le stress, l'anxiété et la dépression provoquent des problèmes dans leur vie personnelle et scientifique, cette étude a été menée pour examiner la relation entre les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression des étudiants. et leur qualité de sommeil.

2. Méthodes

Cette recherche est une étude analytique descriptive, menée au cours de l'année académique 2012-2013. Les échantillons de cette recherche comprennent tous les étudiants qui étudient à l'Université des sciences médicales de Fasa au cours de l'année universitaire 2012-2013 pour les trois diplômes de doctorat, de licence et d'associé. L'échantillonnage a été effectué sous la forme d'un recensement de tous les étudiants après avoir obtenu le consentement écrit des étudiants et leur avoir clarifié avec précision le but de l'étude. L'instrument de collecte de données dans cette recherche comprenait trois sections : le questionnaire d'informations démographiques, le questionnaire concernant la dépression, l'anxiété et l'évaluation du stress (DASS-21) (dépression, anxiété, stress, échelle) et l'indice de qualité du sommeil de Pittsburgh (PSQI) questionnaire. Le questionnaire d'informations démographiques contenait des informations telles que l'âge, le sexe, le domaine d'études, le diplôme universitaire, l'état matrimonial et l'intérêt pour le domaine d'études. Pour évaluer le stress, l'anxiété et la dépression des étudiants, le questionnaire standardisé DASS-21 a été utilisé. Le questionnaire a été présenté pour la première fois par S. H. Lovibond et P. F. Lovibond en 1995 [14], contenant 21 questions Likert-Scale, 7 questions concernant le stress, 7 concernant l'anxiété et 7 concernant la dépression. En Iran, la fiabilité de l'instrument dans un échantillon de la population publique de la ville de Mashhad (400 personnes) a été rapportée à 0,70 pour la valeur de dépression, 0,66 pour l'anxiété et 0,76 pour le stress [15]. La validité et la fiabilité de l'instrument ont été testées et confirmées en Iran dans différentes études par Aghebati [16], Moradipanah [17], Jamshidi et al. [18], et Rezaei-Adryani et al. [3]. S. H. Lovibond et P. F. Lovibond (1995) ont également suggéré la forte corrélation du questionnaire avec des questionnaires similaires [14]. Dans cette recherche, la valeur de cohérence interne de l'échelle a été spécifiée à l'aide de l'alpha de Cronbach, qui était de 0,87 pour la valeur de stress, de 0,84 pour l'anxiété et de 0,82 pour la dépression. Pour évaluer la qualité du sommeil, un questionnaire standardisé de Pittsburgh a été utilisé, dont la validité et la fiabilité ont été confirmées dans des études à l'intérieur et à l'extérieur de l'Iran [6, 7]. Le questionnaire examine la qualité du sommeil des personnes au cours des 4 dernières semaines. Dans le questionnaire, sept échelles avec des scores de 0 à 3 sont évaluées et obtiennent un score total compris entre 0 et 20. Un score total de 0 à 4 a été considéré comme une qualité de sommeil souhaitable et un score de 5 à 21 comme une qualité de sommeil indésirable [7, 11]. Après la collecte des données, l'analyse des données a été menée en saisissant les informations dans le logiciel SPSS version 15 et en utilisant des tests de statistiques descriptives et de statistiques inférentielles telles que

-test, chi carré, analyse unidirectionnelle de la variance et coefficient de corrélation. Un niveau alpha de 0,05 a été considéré comme le niveau de signification.

3. Résultats

Après avoir distribué des questionnaires à tous les étudiants, 278 étudiants ont rempli les questionnaires et les ont retournés. Parmi les étudiants participant à la recherche, 97 (35 %) étaient des hommes et 181 (65 %) étaient des femmes. L'âge moyen était de ans pour les étudiants de sexe masculin et pour les étudiants de sexe féminin. Du point de vue de l'état matrimonial, 239 (86 %) étaient célibataires et 39 (14 %) étaient mariés. Du point de vue du diplôme universitaire, 195 (70,1 %) étaient titulaires d'un baccalauréat, 53 (19,1 %) étaient titulaires d'un doctorat et 30 (10,8 %) étaient des étudiants en licence. Du point de vue du domaine d'études, le nombre le plus élevé de participants à l'étude était en soins infirmiers (61, 21,9%) et le nombre le plus faible était les étudiants en urgence médicale (29, 10,4%). 252 (90,6) étaient des résidents en dortoir et 25 (9 %) étaient des résidents non dortoirs. 12 (4,3 %) des élèves ont mentionné des antécédents de tabagisme positifs. Du point de vue de l'intérêt pour le domaine d'études, 122 (43,9 %) ont mentionné un intérêt relatif pour leur domaine d'études, 112 (40,3 %) un intérêt total, 33 (11,9 %) un désintérêt relatif et 11 (4 %) un désintérêt total.

Les résultats obtenus à partir de l'étude ont démontré que 72,3 % des élèves souffrent de stress (47,5 % de stress modéré et 24,8 % de stress grave), 40,3 % d'anxiété (32,4 % d'anxiété modérée et 7,9 % d'anxiété grave) et 51 % de dépression (36,3 % dépression modérée et 14,7 % de dépression sévère). Du point de vue de la qualité du sommeil, 53,6% des étudiants avaient des scores PSQ ≤ 4, et 46,4% avaient des scores PSQ ≥ 5 (tableau 1).

L'analyse des données à l'aide d'un test indépendant a démontré que les valeurs moyennes de stress et de dépression sont plus faibles chez les étudiants de sexe masculin que chez les étudiants de sexe féminin, mais la différence n'est pas statistiquement significative (

). L'anxiété moyenne est plus faible chez les étudiants de sexe masculin que chez les étudiants de sexe féminin, et la différence est statistiquement significative ( ). La qualité moyenne du sommeil est également plus faible chez les étudiants de sexe masculin que chez les étudiants de sexe féminin, mais la différence n'est pas statistiquement significative ( ) (tableau 2).

Quant à la comparaison des scores de stress, d'anxiété et de dépression des étudiants au vu de leurs diplômes universitaires et sur la base du test statistique ANOVA, les résultats obtenus à partir de l'étude ont démontré que les moyennes de stress et d'anxiété ne sont pas statistiquement significatives entre les trois degrés ( ), mais du point de vue de la valeur de la dépression, il existe une différence statistiquement significative entre les trois diplômes associés, le baccalauréat et le doctorat ( ). De plus, en examinant la qualité du sommeil des étudiants pour les trois degrés, il a été constaté qu'il existe une différence statistiquement significative entre les trois groupes ( ) (tableau 3).

Quant à l'étude de la relation entre les variables à l'étude sur la base du coefficient de corrélation de Pearson, il a été constaté que le stress, l'anxiété et la dépression des étudiants sont statistiquement liés de manière significative à la qualité du sommeil ( ). Ainsi, les scores moyens de qualité du sommeil des étudiants augmentent également avec l'augmentation de leur stress, anxiété et dépression moyens, ce qui démontre leurs scores PSQ 5. Une relation statistiquement significative a également été trouvée entre les trois variables psychologiques de l'étude, ce qui démontre la relation entre ces variables (tableau 4).

Les résultats de cette étude ont montré que le stress, l'anxiété et les niveaux d'éducation des étudiants affectent la qualité du sommeil après ajustement, mais le sexe et la dépression n'ont pas montré de relation avec la qualité du sommeil (tableau 5).

4. Discussion

Les résultats obtenus à partir de l'étude ont démontré que 72,3% des étudiants souffrent de stress (modéré et sévère) et 40,3% souffrent d'anxiété (modéré à sévère). L'étude réalisée par Rezaei-Adryani et ses collègues [3] sur des étudiants résidant dans des résidences universitaires a démontré que 71,7% souffrent de stress et 39,5% souffrent d'anxiété. Des études menées dans la région démontrent que les étudiants souffrent de niveaux élevés de stress et d'anxiété [3, 4, 8, 12]. Les résultats obtenus à partir de la présente étude démontrent que les étudiants souffrent de problèmes psychologiques liés à la période d'études et à la vie d'étudiant. De légères différences entre les valeurs de stress et d'anxiété dans différentes études peuvent être attribuées aux environnements dans lesquels des recherches ont été menées et aux ressources et installations des universités.

Il a été constaté dans l'étude que 51% des étudiants en sciences médicales souffrent de dépression (modérée à sévère). Rezaei-Adryani et ses collègues ont démontré dans leur étude que la valeur de la dépression chez les étudiants résidant dans les dortoirs des sciences médicales est de 51,6 % [3]. De plus, l'étude menée par Furr et ses collègues a également rapporté que 53% des étudiants souffrent de dépression [19]. Les résultats obtenus à partir de la présente étude dans le domaine de la dépression des étudiants sont en accord avec ceux d'autres recherches menées dans le domaine.

Les résultats obtenus à partir de cette étude ont démontré que les valeurs moyennes de stress, d'anxiété et de dépression des étudiantes sont plus élevées que celles des étudiants de sexe masculin.Les études menées par Grant [20] et Watanabe [21] démontrent que les scores de variables psychologiques sont plus élevés chez les filles que chez les garçons. Ces résultats sont en accord avec ceux obtenus dans la présente étude. Contrairement au résultat obtenu dans cette étude, les niveaux de stress, d'anxiété et de dépression sont plus élevés chez les étudiants masculins de l'étude de Rezaei-Adryani et ses collègues [3]. La différence peut être attribuée au type de terrain, à l'environnement culturel et à la société, aux installations de soutien et à d'autres causes sous-jacentes. Des études menées dans la région démontrent que l'augmentation des facteurs de stress personnels, éducatifs, économiques, sociaux et culturels entraîne une augmentation des valeurs d'anxiété et de dépression des élèves. De plus, des niveaux élevés de stress, d'anxiété et de dépression chez les étudiants entraîneront une diminution des performances et un échec scolaire chez eux [3, 5].

Grâce à une enquête sur les variables de l'étude dans les différents diplômes universitaires des étudiants, il a été constaté que les valeurs moyennes de stress, d'anxiété et de dépression sont plus faibles chez les étudiants au doctorat que chez les étudiants au baccalauréat. Ces résultats sont différents de ceux obtenus dans l'étude de Rezaei-Adryani et al. [3]. Ils ont trouvé dans cette étude qu'il n'y a pas de différence significative entre les deux groupes d'étudiants à la maîtrise et au doctorat en ce qui concerne les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression [3]. Les valeurs inférieures des étudiants en doctorat peuvent être attribuées à leurs conditions académiques et à leur satisfaction par rapport aux conditions actuelles.

Les résultats obtenus à partir de cette étude ont démontré que près de la moitié des étudiants (46,4%) ont des scores PSQ 5. Lima et ses collègues [22] ont rapporté dans leur étude des habitudes de sommeil des étudiants en médecine au Brésil que 42,3% des étudiants sont confrontés avec des troubles du sommeil. Dans leur étude sur les étudiants brésiliens, Mesquita et Reimão [23] ont rapporté que la qualité du sommeil était indésirable chez 60,38 pour cent des étudiants et souhaitable seulement chez 39,72 pour cent. Dans une étude réalisée sur des étudiants en médecine, Ardani Rezaie et ses collègues [24] ont également démontré que 39,8 % des étudiants sont confrontés à des scores PSQ 5. Dans l'étude de Nojoomi et ses collègues [25] sur les assistants spécialisés, les stagiaires, les apprentis et les étudiants des sciences fondamentales et de la physiopathologie, il a été démontré que parmi les troubles du sommeil, l'insomnie et parmi les types d'insomnie, le sommeil interrompu (49 %) a la plus forte incidence chez les étudiants de différentes catégories de médecine. Et parmi les types de parasomnie, certains avaient souffert de cauchemars (32 %), de somnambulisme (1 %), de somnambulisme (1,3 %), de somniloquie (7,5 %) et de bruxisme (10,2 %). Les recherches menées par Farhadinasab et Azimi [26] sur des étudiants en médecine ont démontré que 48% des étudiants sont confrontés à des troubles du sommeil. Aussi, dans une autre étude réalisée par Ghoreishi et Aghajani [27] sur des étudiants en médecine, il a été constaté que 40,6% des étudiants en médecine sont confrontés à des scores PSQ ≥ 5. Les résultats de la recherche ci-dessus sont conformes à ceux obtenus à partir du présente étude et démontre que les étudiants en sciences médicales ont des scores PSQ ≥ 5.

Les résultats obtenus à partir de la présente étude ont démontré qu'il existe une relation statistiquement significative entre les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression des étudiants et la qualité de leur sommeil, de sorte que la qualité de leur sommeil diminue à mesure que les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression augmentent. Vandeputte et de Weerd [28] ont démontré dans leur étude que le sentiment de dépression s'accompagne de troubles du sommeil. Il a également été constaté dans d'autres études que les étudiants dorment moins que le grand public, ce qui peut être dû à leur stress et à leur inquiétude plus élevés ou à la pression éducative et à plus d'études [29]. Dans les recherches de Lowry et ses collègues [30] sur les étudiants de l'Université du Minnesota, une relation significative a été signalée entre le sommeil nocturne moyen des étudiants et les scores moyens, de sorte que les scores moyens des étudiants ont augmenté à mesure que les heures de sommeil augmentaient. Une autre étude suggère que la mauvaise qualité du sommeil est directement liée aux performances comportementales et physiques des élèves et que l'amélioration de l'hygiène du sommeil peut aider à éliminer les problèmes de sommeil des élèves [31]. De nouvelles études ont montré que l'insomnie est également un facteur de risque de progression de la dépression, diminue la réponse au traitement de la dépression et augmente la probabilité de récidive de la dépression [28]. Dans une étude menée par Doi et ses collègues, il a été démontré que la qualité du sommeil est à un niveau inférieur chez les personnes ayant des antécédents de dépression et d'anxiété, mais la différence n'est pas statistiquement significative [32]. Par conséquent, les résultats des études mentionnées sont conformes à ceux de la présente étude, ce qui démontre que les problèmes psychologiques chez les étudiants diminuent la qualité de leur sommeil.

L'une des limites de cette étude peut être énoncée comme l'utilisation de la méthode d'auto-évaluation pour l'évaluation des variables psychologiques des étudiants. Il est suggéré que, dans les études ultérieures, l'entretien et l'examen clinique soient également utilisés en plus des outils d'auto-évaluation pour le diagnostic des problèmes psychologiques des étudiants. Une autre limite de l'étude était la petite taille de l'échantillon puisque peu de questionnaires ont été retournés par les étudiants. Il est suggéré que, dans les études futures, des échantillons plus grands soient utilisés pour une meilleure conclusion et généralisation.

5. Conclusion

Au vu des résultats obtenus à partir de l'étude, on peut conclure qu'il existe de nombreux problèmes psychologiques chez les étudiants et qu'une planification et une attention particulière sont requises de la part des autorités. La qualité indésirable du sommeil des étudiants et sa relation avec l'augmentation des valeurs de stress, d'anxiété et de dépression font que ces étudiants, qui devraient être responsables de la santé de la société à l'avenir, ont des problèmes à l'université et au travail. Les autorités et les responsables peuvent prendre des mesures pour améliorer la santé émotionnelle et mentale des élèves en identifiant les problèmes des élèves et en les supprimant.

Les conflits d'intérêts

Les auteurs ont déclaré qu'il n'y a pas de conflits d'intérêts concernant la publication de cet article.

Remerciements

Les auteurs de l'article sont reconnaissants à l'Université des sciences médicales de Fasa et apprécient grandement la participation de tous les chers étudiants à la recherche.

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Droits d'auteur

Copyright © 2017 Majid Najafi Kalyani et al. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous la licence Creative Commons Attribution, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur n'importe quel support, à condition que l'œuvre originale soit correctement citée.


Les relations causales entre la neurocognition, la cognition sociale et les résultats fonctionnels au fil du temps dans la schizophrénie : une approche par score de différence latente

La cognition sociale a été identifiée comme une construction importante pour la recherche sur la schizophrénie avec une pertinence pour le diagnostic, l'évaluation, le traitement et les résultats fonctionnels. Cependant, la cognition sociale n'a pas été clairement comprise en termes de ses relations avec la neurocognition et les résultats fonctionnels. La présente étude a cherché à examiner l'indépendance empirique de la cognition sociale et de la neurocognition pour étudier la structure causale possible entre la cognition sociale, la neurocognition et le fonctionnement psychosocial.

L'échantillon se compose de 130 personnes diagnostiquées schizophrènes. Tous les participants ont été recrutés lorsqu'ils ont été admis dans quatre programmes communautaires de réadaptation psychosociale. La cognition sociale, la neurocognition et le fonctionnement psychosocial ont été mesurés au départ et à 12 mois. L'indépendance empirique de la cognition sociale et de la neurocognition a été testée à l'aide d'une analyse factorielle confirmatoire (AFC) et la structure causale possible entre la cognition sociale, la neurocognition et le fonctionnement psychosocial a été étudiée à l'aide d'une analyse du score de différence latente (LDS).

Un modèle à deux facteurs de cognition sociale et de neurocognition correspond très bien aux données, indiquant l'indépendance empirique de la cognition sociale, tandis que les résultats longitudinaux du CFA montrent que l'indépendance empirique de la neurocognition et de la cognition sociale est maintenue au fil du temps. Les résultats de l'analyse LDS soutiennent un modèle causal qui indique que la neurocognition sous-tend et est causalement primaire à la cognition sociale, et que la neurocognition et la cognition sociale sont causalement primaires au résultat fonctionnel.

La cognition sociale et la neurocognition pourraient avoir des effets causals ascendants indépendants et distincts sur les résultats fonctionnels. Il est également suggéré que les approches de remédiation de la neurocognition et de la cognition sociale pourraient devoir être distinctes.


5 méthodes de recherche utilisées en psychologie

Il existe plusieurs méthodes de recherche différentes utilisées en psychologie. D'une manière générale, il existe deux types distincts : quantitatif et qualitatif. La méthodologie de recherche quantitative implique l'utilisation de données numériques pour faire des descriptions, prédire les résultats et tester les relations potentielles entre les variables.

La recherche qualitative étudie l'utilisation de données non numériques telles que le texte, la parole, la vidéo, etc. dans le but de comprendre ou d'interpréter différents phénomènes, tels que les perceptions et les comportements sociaux ou individuels.

Le principal point à retenir concernant la recherche quantitative et qualitative est le suivant : la recherche quantitative traite des nombres tandis que la recherche qualitative repose sur des descriptions. Les deux types de recherche ont leurs forces et leurs limites, malgré l'idée parmi certains groupes que la recherche quantitative est supérieure. Dans le contexte de la psychologie, la recherche qualitative est très appréciée car les mesures quantitatives ne peuvent pas mesurer la nuance et la totalité de l'expérience humaine. Il est important de noter que les méthodes de recherche quantitatives et qualitatives sont très techniques et rigoureuses.

Dans chacune de ces deux grandes catégories se trouvent des méthodes distinctes utilisées dans la recherche psychologique. Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, nous décomposons cinq des méthodologies les plus populaires utilisées dans la recherche psychologique.

1. Étude de cas

La recherche par étude de cas relève de la branche qualitative de la méthodologie de recherche. Les études de cas impliquent une enquête approfondie sur des individus, des groupes, des communautés ou des événements. Ils combinent souvent une approche multi-méthodologique qui intègre des entretiens avec les participants et des observations discrètes. Les études de cas dans la discipline de la psychologie sont généralement menées sur des individus spécifiques. Une étude de cas en psychologie recueille le plus souvent des moments biographiques saillants et séminaux du passé d'un patient ainsi que des événements importants dans la vie quotidienne de l'individu qui peuvent animer des comportements et des pensées inadaptés.

Parmi les praticiens notables des études de cas, citons Sigmund Freud, qui a largement utilisé des études de cas pour se plonger dans la vie de ses patients afin de comprendre, de diagnostiquer et de les aider avec leurs troubles psychologiques.

Des études de cas sont menées en interrogeant et en observant le comportement des patients. Le chercheur décrit le comportement et discute des événements du point de vue du patient. Souvent, les entretiens ne sont pas structurés et les observations sont l'individu vaquant à sa vie quotidienne.D'autres sources de données peuvent inclure des journaux, des notes, des photos, etc. Les données sont ensuite évaluées pour trouver des thèmes et des interprétations communs.

2. Expérimentez

Bien que cela soit présenté comme un type général de recherche qui peut être une composante de nombreuses méthodes, le terme ici est utilisé pour désigner une procédure spécifique. En science, les expériences sont une méthode de recherche souvent utilisée, et certains principes sont impliqués dans son utilisation. L'un est la présence d'un groupe témoin. Il s'agit d'un individu ou d'un groupe d'individus qui n'est pas manipulé.

Un autre principe est le contrôle des variables. C'est-à-dire que l'expérience doit être aussi exempte de données superflues que possible. Ce facteur permet aux psychologues de répéter l'expérience, et c'est l'une des exigences d'une recherche fiable.

Un troisième principe est la cohérence des mesures. Autoriser des normes différentes rend la réplication impossible et les résultats peu fiables.

Le quatrième principe impliqué montre la cause et l'effet. C'est-à-dire que les manipulations effectuées dans l'expérience ont conduit aux résultats, et rien d'autre n'a été impliqué. Les expériences peuvent être contrôlées en laboratoire comme les études du sommeil, les expériences de terrain qui permettent au psychologue de manipuler le sujet mais pas son environnement, ou les expériences naturelles qui ne permettent aucun contrôle et sont en grande partie observationnelles.

Il existe trois principaux types d'expériences : les expériences sur le terrain, les expériences en laboratoire et les expériences naturelles. Les expériences en laboratoire sont menées dans des environnements hautement contrôlés et peuvent ou non être menées dans un laboratoire scientifique. Les points forts de cette méthodologie sont que ces expériences sont faciles à reproduire et permettent un contrôle fastidieux des variables. Les limites incluent le cadre artificiel, qui peut provoquer des réactions non naturelles et un biais potentiel de recherche.

3. Étude d'observation

L'étude observationnelle est une recherche qualitative qui peut être effectuée d'une myriade de manières différentes en utilisant des moyens non expérimentaux où le comportement est simplement observé systématiquement. L'objectif principal de la recherche observationnelle est de découvrir des variables qui peuvent avoir un impact sur les comportements des individus, des groupes et des constructions sociales. La recherche est décrite comme non expérimentale car elle se déroule dans un cadre naturel sans contrôles. La recherche observationnelle peut impliquer des méthodes mixtes pouvant inclure plusieurs techniques qualitatives et méthodes quantitatives.

L'observation naturaliste est décrite comme une observation qui a lieu dans l'environnement naturel du participant. Par exemple, les psychologues étudiant la santé mentale dans le système pénal observeront les personnes incarcérées dans les prisons et les prisons. Dans certains cas, l'observation peut avoir lieu à l'insu des participants. C'est ce qu'on appelle l'observation naturaliste déguisée, et cela est considéré comme éthique si les individus restent anonymes et que l'observation a lieu dans des contextes publics où il n'existe aucune attente de confidentialité.

Lorsque l'observation naturelle déguisée n'est pas possible, l'observation naturelle non déguisée peut être efficace. Cependant, cela peut provoquer un phénomène appelé réactivité. La réactivité se produit lorsque les participants savent qu'ils sont observés, ce qui provoque un changement de comportement qui a un impact négatif sur les données. La réactivité peut être atténuée, voire éliminée, avec des observations plus longues à mesure que les gens se sentent plus à l'aise d'être observés. Cela peut être vu dans les émissions de télé-réalité où les individus sont sur leur « meilleur » comportement au début puis, au fil du temps, leur comportement devient plus « naturel ».

L'observation participante diffère des méthodes d'observation naturalistes en ce que le chercheur est impliqué. Les objectifs sont les mêmes, mais le chercheur s'engage dans le cadre et avec les individus. La justification de cette méthode est que certaines données ne peuvent être collectées sans la participation du chercheur. L'observation participante comprend également une méthode déguisée. Par exemple, des chercheurs en psychologie ont infiltré des groupes extrémistes sans révéler leur identité afin d'étudier des individus et de collecter des données. L'un des principaux avantages de cette méthodologie est que les chercheurs sont dans une position privilégiée pour comprendre les expériences du groupe et des individus. Une critique de l'observation participante est que le chercheur actif pourrait avoir un impact sur la dynamique du groupe et développer des biais en nouant des relations avec les individus étudiés.

4. Enquête

La recherche par sondage peut être à la fois quantitative et qualitative, et elle est largement utilisée non seulement dans la recherche en psychologie, mais aussi dans toutes les sciences. Les répondants (ceux qui répondent aux questions) reçoivent des sondages et sont invités à déclarer eux-mêmes leurs actions, leurs pensées et leurs sentiments pour mesurer l'impact de certaines variables sur eux. L'un des aspects les plus critiques de la recherche par sondage est la méthode d'échantillonnage utilisée. La plupart des chercheurs préfèrent de grands échantillons représentatifs de la population qu'ils étudient pour obtenir une estimation représentative de ce qui est exact au sein de la population. Les échantillons en psychologie sont souvent aléatoires et volumineux.

Les sondages varient grandement. Ils peuvent être longs ou assez courts. Ils peuvent être menés sur une variété de canaux de communication tels que sur Internet, en personne, par courrier, par téléphone et par chat vidéo. Les données recueillies peuvent être utilisées à des fins quantitatives ou qualitatives, selon l'objectif de la recherche et la conception des questions. Les enquêtes sont largement utilisées dans les sciences sociales. Ils ont leurs racines dans la documentation de la prévalence des problèmes sociaux, y compris la pauvreté et les conditions économiques globales.

Ils sont largement utilisés par les prestataires de soins de santé, y compris les psychologues et les professionnels de la santé publique, et les universitaires pour mesurer la prévalence des problèmes de santé mentale tels que l'anxiété, la dépression et l'abus de drogues et d'alcool. La recherche par sondage, comme toutes les autres formes d'étude, a ses forces et ses faiblesses. Ses points forts incluent la capacité de recueillir des données qualitatives et le coût relativement faible. Certaines des faiblesses sont la possibilité d'une mauvaise conception des questions en raison de biais et d'un mauvais échantillonnage.

5. Analyse de contenu

Cette méthode de recherche consiste à analyser de grandes quantités de données textuelles dans le but d'identifier les significations et les cohérences thématiques. Il peut être utilisé dans des contextes quantitatifs et qualitatifs. Par exemple, les chercheurs quantitatifs peuvent rechercher des mots ou des phrases spécifiques et les ajouter pour un décompte final. L'analyse de contenu qualitative recherche davantage le sens des textes à travers l'identification de thèmes dans les données. Une analyse qualitative de ce type repose sur la pratique de coder et de catégoriser le contenu pour lui donner un sens. Les chercheurs utilisent souvent une technique connue sous le nom de lecture rapprochée, dans laquelle les phrases sont transformées en unités codées. Le texte est lu à plusieurs reprises jusqu'à ce que tous les textes soient codés et que le point de saturation des données soit atteint. Ce processus est une analyse inductive car aucune théorie n'est testée, mais les données sont codées dans le but de voir si une théorie émerge. Ce processus est connu sous le nom d'analyse conventionnelle ou formative.

L'analyse dirigée est similaire à l'analyse formative, mais elle varie de manière intégrale. Une approche dirigée est quelque peu déductive car le chercheur commence avec quelques théories ou hypothèses à l'esprit pour les aider à créer des unités de codage dès le début de l'étude. Une fois la recherche effectuée, le chercheur recherche ces types de codes dans le texte. Cette méthode “top-down” fait essentiellement passer les données à travers un filtre, qui n'est rien de plus que des recherches ou des théories existantes utilisées comme guides. Toutes les méthodes ci-dessus peuvent être décrites comme une analyse de contenu thématique, sous une forme conventionnelle ou dirigée.

Une fois l'analyse thématique terminée, les chercheurs effectuent une analyse sommative, dans laquelle les thèmes sont comparés à travers une variété de textes différents. L'analyse sommative peut être effectuée de manière quantitative en comptabilisant la fréquence et le total de certaines phrases ou mots. Les chercheurs peuvent également effectuer une analyse sommative qualitative, au cours de laquelle ils recherchent des significations latentes dans le texte en examinant des contextes spécifiques.

L'analyse sommative est similaire à la théorie ancrée, un style d'analyse inductif largement utilisé dans les sciences sociales. La théorie ancrée est utilisée pour le développement de la théorie et a été fondée il y a plus de 50 ans. Il est utilisé presque exclusivement dans la recherche qualitative dans les sciences sociales, y compris la psychologie. La théorie ancrée est de nature déductive et tente donc d'établir des théories ou des hypothèses à travers la collecte et l'analyse de données.

En règle générale, une étude de recherche théorique fondée est un processus très complexe et approfondi au cours duquel les chercheurs principaux analysent la littérature pertinente et les données précédemment collectées pour éclairer et éventuellement façonner leur recherche actuelle. Au cours de cette phase de collecte de données, le chercheur peut découvrir des perspectives uniques à partir de la littérature et des données précédentes.

La théorie ancrée a également lieu pendant la phase d'analyse des données. Il s'agit d'un examen critique des réponses des acteurs dans l'établissement des codes et des thèmes. Ceci est souvent complété par un examen des réponses aux questions des enquêtes, des entretiens, etc. Ce processus suit des étapes spécifiques, y compris le codage, les concepts, les catégories et la théorie.

Codage
Le codage implique un niveau élevé d'ennui et place le texte dans des catégories et des sous-catégories. Cela se fait dans une analyse ligne par ligne où les concepts et les catégories sont nommés et le processus est répété dans ce que l'on appelle le codage ouvert. Le codage est nécessaire, car il permet de recueillir les points saillants des données.

Conceptualiser
Une fois les codes établis, le chercheur classe les codes similaires en groupes.

Catégories
Les concepts établis à partir du processus de codage ouvert sont ensuite regroupés pour générer la nouvelle théorie qui a émergé. Plus précisément, les catégories sont construites autour d'une catégorie centrale qui relie les autres concepts entre eux.

Théorie
Alors que la théorisation se produit dans toutes ces étapes, la dernière étape comprend la collecte des catégories spécifiques qui conduisent au développement de la théorie.

Réflexions finales sur les méthodes de recherche en psychologie

Les méthodes ci-dessus fournissent un aperçu rapide des cinq principales méthodes de recherche en psychologie. Bien qu'ils soient vraiment beaucoup plus détaillés en taille et en portée, cet aperçu met en évidence la nature malléable de la recherche psychologique et la rigueur impliquée dans la recherche en sciences sociales. Il existe plusieurs autres méthodes dérivées des cinq méthodes ci-dessus, et il existe d'autres méthodologies qui ne sont pas répertoriées ici.

Ce type de recherche se produit à tous les niveaux du milieu universitaire et dans d'autres contextes, à la maîtrise et au doctorat. les étudiants apprennent à devenir des chercheurs compétents tout en se préparant à des carrières d'universitaires, de chercheurs, etc.

Comme pour toute recherche, ces méthodologies ont leurs forces et leurs faiblesses. Cependant, ils se sont avérés rigoureux et robustes au fil du temps et ont produit des résultats substantiels dans le domaine de la psychologie. Malgré leurs différences, leurs forces et leurs faiblesses, toutes ces méthodes sont conçues pour faire avancer la discipline de la psychologie dans le but de comprendre les fonctions de l'esprit humain et leur impact sur les comportements humains dans des contextes et des circonstances spécifiques.


Déduire les relations entre les variables psychologiques dans les échantillons cliniques et les problèmes de généralisation - Psychologie

Des recherches antérieures ont révélé les effets néfastes de l'isolement social et des mesures de distanciation physique sur les résultats liés à la santé. Cependant, ce n'est que récemment que les mesures de confinement liées au COVID-19 ont fourni un contexte pour tester si de tels effets néfastes existent dans le domaine de la sexualité humaine.

Cette étude visait à tester la relation entre les niveaux de confinement COVID-19 et les domaines de fonctionnement sexuel chez les hommes et les femmes, tout en tenant compte du rôle médiateur de l'ajustement psychologique pendant le verrouillage.

Méthodes

Deux cent quarante cinq hommes et 417 femmes ont répondu à un sondage en ligne sur les effets du COVID-19 sur la santé sexuelle. La période de référence comprend le premier confinement au Portugal (19 mars-1er juin 2020). Les données ont été traitées selon les procédures de Hays pour une analyse de médiation simple.

Résultats

Les résultats des mesures comprenaient les niveaux de confinement autodéclarés, les scores IIEF et FSFI et l'ajustement psychologique pendant le verrouillage.

Résultats

L'ajustement psychologique pendant le verrouillage a médié la relation entre les niveaux de confinement et la plupart des domaines de fonctionnement sexuel chez les hommes mais pas chez les femmes. De plus, alors que les niveaux de confinement n'étaient pas directement liés à la plupart des domaines du fonctionnement sexuel, l'ajustement psychologique pendant le verrouillage prédisait un fonctionnement sexuel inférieur chez les deux sexes.

Traduction clinique

Les résultats soutiennent que le fonctionnement sexuel humain doit être encadré dans une perspective contextuelle, en soulignant comment l'ajustement psychologique et les facteurs de stress situationnels de la vie, tels que les situations de confinement, façonnent la sexualité des individus. Une telle perspective devrait être prise en compte dans les protocoles de traitement mis en œuvre pendant la pandémie actuelle.

Points forts et limites

Les données s'ajoutent à la littérature sur les effets du confinement dans le domaine de la sexualité. Cependant, l'étude exclut l'inférence de causalité et ne cible qu'une petite partie de toutes les dynamiques impliquées dans la sexualité au cours du moment historique actuel.

Conclusion

L'ajustement psychologique pendant COVID-19 semble avoir un rôle sur le fonctionnement sexuel humain, par rapport aux seuls effets du confinement.

Carvalho J, Campos P, Carrito M, et al. La relation entre le confinement COVID-19, l'ajustement psychologique et le fonctionnement sexuel, dans un échantillon d'hommes et de femmes portugais. J Sexe Med 2021XXX : XXX–XXX.


Enquête sur la relation entre les variables psychologiques et la qualité du sommeil chez les étudiants en sciences médicales

Objectifs. Les étudiants en sciences médicales sont exposés à de nombreux problèmes émotionnels et mentaux. À la lumière de l'importance de la qualité du sommeil dans l'apprentissage et la vivacité, cette étude a été menée pour examiner la relation entre les variables psychologiques (stress, anxiété et dépression) et la qualité du sommeil des étudiants. Concevoir. Cette recherche est une étude analytique transversale, où tous les étudiants étudiant à l'Université des sciences médicales de Fasa au cours de l'année 2012-2013 ont été sélectionnés. Pour examiner les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression des étudiants, le DASS-21 standardisé à 21 éléments a été utilisé et pour examiner la qualité de leur sommeil, l'indice de qualité du sommeil de Pittsburgh. (PSQI) a été utilisé. Résultats. Les résultats de l'étude ont démontré que 73% des étudiants ont un stress modéré et sévère, et 46,4% d'entre eux ont des scores PSQ ≥ 5. Le score moyen de qualité du sommeil des étudiants était

, et leur score de stress était

. Une relation statistiquement significative a été trouvée entre les niveaux de stress des étudiants et la qualité du sommeil (

). Conclusion. Les niveaux de stress élevés diminuent la qualité du sommeil des étudiants. Des niveaux de stress élevés ainsi que la relation significative entre la valeur du stress et la diminution de la qualité du sommeil des étudiants nécessitent plus d'attention et de soins pour les problèmes émotionnels et mentaux des étudiants et une intervention appropriée en temps opportun de la part des autorités.

1. Introduction

En tant que population jeune, les étudiants universitaires sont les atouts majeurs de chaque pays [1]. C'est une période critique dans la vie d'un jeune lorsqu'il entre à l'université, souvent accompagnée de plusieurs changements dans ses relations sociales et interpersonnelles [2]. De nombreux étudiants seront responsables à l'avenir de l'éducation des générations suivantes, et ainsi, ils interfèrent également indirectement avec l'éducation des générations futures de la société [3]. Une société soucieuse de sa santé et de celle de ses générations futures doit plus que jamais s'engager vers la réalisation d'idéaux en examinant et en supprimant les facteurs permettant et créant des problèmes émotionnels et mentaux ou en préservant la santé des décideurs de son avenir [3]. À la lumière du fait que la population étudiante universitaire du pays constitue une partie considérable de la population et qu'elle augmente chaque année, l'importance de la santé des étudiants universitaires devient plus claire que jamais [4]. Ici, il est crucial de prêter attention aux étudiants des domaines des sciences médicales, qui seront responsables de la santé de la société à l'avenir [3]. La santé mentale est une dimension importante de la santé, la prestation des élèves avec laquelle provoque leur progrès et leur réussite [3, 4]. En raison de leurs conditions d'âge et de leur position sociale particulière, les étudiants sont exposés à de nombreux stress. Des facteurs tels que l'éloignement de l'environnement familial, la séparation de la famille, l'entrée dans un nouvel environnement, les problèmes et les problèmes éducatifs, la concurrence avec d'autres étudiants, l'avenir professionnel et la vie en dortoir peuvent être considérés comme des stress pour les étudiants [3]. Le stress chronique et à long terme peut entraîner l'apparition de maladies physiques et mentales [3]. Les personnes ayant des niveaux de stress élevés souffrent dans leur vie d'autres problèmes psychologiques comme l'anxiété et la dépression. En outre, les problèmes qu'ils posent aux étudiants pendant leurs études, car les facteurs de santé mentale, le stress, l'anxiété et la dépression interfèrent avec les rôles professionnels et assument la responsabilité de la santé des personnes dans la société à l'avenir. Par conséquent, la prévention du stress, de l'anxiété et de la dépression des élèves et la réduction de la pression mentale joueront un rôle important dans l'amélioration de l'intérêt pour le travail et la coopération en groupe et le sentiment de responsabilité [4, 5].

Le sommeil fait partie des besoins physiologiques et fondamentaux de chacun, dont la qualité est liée à la santé [6]. La qualité et la quantité de sommeil peuvent facilement être altérées chez les personnes dont les conditions physiques et sociales changent [7]. Les troubles du sommeil nocturne et par conséquent une baisse de la qualité du sommeil provoquent l'apparition de problèmes tels que la somnolence et l'ennui pendant la journée, le stress et l'anxiété, les maux de tête, ainsi que de faibles performances dans les plans éducatifs et académiques. Un sommeil insuffisant et une privation de sommeil provoquent des changements neurologiques, comportementaux et physiologiques, l'apparition d'échecs scolaires et une diminution des performances de routine normales en classe, et par conséquent ils empêchent les étudiants de participer en classe et les rendent somnolents pendant la participation en classe [8]. Par conséquent, les troubles du sommeil provoquent de multiples dommages scientifiques, comportementaux et émotionnels chez les étudiants [9]. À la lumière de l'effet de la qualité du sommeil sur les performances, les conditions académiques des étudiants devraient également être améliorées avec l'amélioration de leurs conditions de sommeil [10]. Les personnes souffrant de troubles du sommeil souffrent de problèmes tels que la fatigue, des difficultés de réparation cellulaire, des troubles de la mémoire et de l'apprentissage, une augmentation de la tension et de l'anxiété et une diminution de la qualité de vie courante. De plus, une mauvaise qualité du sommeil augmente la dépression et la souffrance anxieuse et diminue la capacité à faire face aux tensions de routine [11-13].

Différentes recherches ont démontré que des niveaux élevés de stress, d'anxiété et de dépression peuvent avoir des effets négatifs sur la santé des étudiants, la qualité de vie, la qualité du sommeil, les progrès scolaires et aussi la préparation à assumer leurs rôles professionnels, et il est particulièrement important de prêter attention à lui et à ses conséquences ainsi qu'adopter des solutions appropriées pour s'en débarrasser [4, 5]. Compte tenu de l'importance de la qualité du sommeil chez les étudiants en sciences médicales et du fait que le stress, l'anxiété et la dépression provoquent des problèmes dans leur vie personnelle et scientifique, cette étude a été menée pour examiner la relation entre les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression des étudiants. et leur qualité de sommeil.

2. Méthodes

Cette recherche est une étude analytique descriptive, menée au cours de l'année académique 2012-2013. Les échantillons de cette recherche comprennent tous les étudiants qui étudient à l'Université des sciences médicales de Fasa au cours de l'année universitaire 2012-2013 pour les trois diplômes de doctorat, de licence et d'associé. L'échantillonnage a été effectué sous la forme d'un recensement de tous les étudiants après avoir obtenu le consentement écrit des étudiants et leur avoir clarifié avec précision le but de l'étude. L'instrument de collecte de données dans cette recherche comprenait trois sections : le questionnaire d'informations démographiques, le questionnaire concernant la dépression, l'anxiété et l'évaluation du stress (DASS-21) (dépression, anxiété, stress, échelle) et l'indice de qualité du sommeil de Pittsburgh (PSQI) questionnaire. Le questionnaire d'informations démographiques contenait des informations telles que l'âge, le sexe, le domaine d'études, le diplôme universitaire, l'état matrimonial et l'intérêt pour le domaine d'études. Pour évaluer le stress, l'anxiété et la dépression des étudiants, le questionnaire standardisé DASS-21 a été utilisé. Le questionnaire a été présenté pour la première fois par S. H. Lovibond et P. F. Lovibond en 1995 [14], contenant 21 questions Likert-Scale, 7 questions concernant le stress, 7 concernant l'anxiété et 7 concernant la dépression. En Iran, la fiabilité de l'instrument dans un échantillon de la population publique de la ville de Mashhad (400 personnes) a été rapportée à 0,70 pour la valeur de dépression, 0,66 pour l'anxiété et 0,76 pour le stress [15]. La validité et la fiabilité de l'instrument ont été testées et confirmées en Iran dans différentes études par Aghebati [16], Moradipanah [17], Jamshidi et al. [18], et Rezaei-Adryani et al. [3]. S. H. Lovibond et P. F. Lovibond (1995) ont également suggéré la forte corrélation du questionnaire avec des questionnaires similaires [14]. Dans cette recherche, la valeur de cohérence interne de l'échelle a été spécifiée à l'aide de l'alpha de Cronbach, qui était de 0,87 pour la valeur de stress, de 0,84 pour l'anxiété et de 0,82 pour la dépression. Pour évaluer la qualité du sommeil, un questionnaire standardisé de Pittsburgh a été utilisé, dont la validité et la fiabilité ont été confirmées dans des études à l'intérieur et à l'extérieur de l'Iran [6, 7]. Le questionnaire examine la qualité du sommeil des personnes au cours des 4 dernières semaines. Dans le questionnaire, sept échelles avec des scores de 0 à 3 sont évaluées et obtiennent un score total compris entre 0 et 20. Un score total de 0 à 4 a été considéré comme une qualité de sommeil souhaitable et un score de 5 à 21 comme une qualité de sommeil indésirable [7, 11]. Après la collecte des données, l'analyse des données a été menée en saisissant les informations dans le logiciel SPSS version 15 et en utilisant des tests de statistiques descriptives et de statistiques inférentielles telles que

-test, chi carré, analyse unidirectionnelle de la variance et coefficient de corrélation. Un niveau alpha de 0,05 a été considéré comme le niveau de signification.

3. Résultats

Après avoir distribué des questionnaires à tous les étudiants, 278 étudiants ont rempli les questionnaires et les ont retournés. Parmi les étudiants participant à la recherche, 97 (35 %) étaient des hommes et 181 (65 %) étaient des femmes. L'âge moyen était de ans pour les étudiants de sexe masculin et pour les étudiants de sexe féminin. Du point de vue de l'état matrimonial, 239 (86 %) étaient célibataires et 39 (14 %) étaient mariés. Du point de vue du diplôme universitaire, 195 (70,1 %) étaient titulaires d'un baccalauréat, 53 (19,1 %) étaient titulaires d'un doctorat et 30 (10,8 %) étaient des étudiants en licence. Du point de vue du domaine d'études, le nombre le plus élevé de participants à l'étude était en soins infirmiers (61, 21,9%) et le nombre le plus faible était les étudiants en urgence médicale (29, 10,4%). 252 (90,6) étaient des résidents en dortoir et 25 (9 %) étaient des résidents non dortoirs. 12 (4,3 %) des élèves ont mentionné des antécédents de tabagisme positifs. Du point de vue de l'intérêt pour le domaine d'études, 122 (43,9 %) ont mentionné un intérêt relatif pour leur domaine d'études, 112 (40,3 %) un intérêt total, 33 (11,9 %) un désintérêt relatif et 11 (4 %) un désintérêt total.

Les résultats obtenus à partir de l'étude ont démontré que 72,3 % des élèves souffrent de stress (47,5 % de stress modéré et 24,8 % de stress grave), 40,3 % d'anxiété (32,4 % d'anxiété modérée et 7,9 % d'anxiété grave) et 51 % de dépression (36,3 % dépression modérée et 14,7 % de dépression sévère). Du point de vue de la qualité du sommeil, 53,6% des étudiants avaient des scores PSQ ≤ 4, et 46,4% avaient des scores PSQ ≥ 5 (tableau 1).

L'analyse des données à l'aide d'un test indépendant a démontré que les valeurs moyennes de stress et de dépression sont plus faibles chez les étudiants de sexe masculin que chez les étudiants de sexe féminin, mais la différence n'est pas statistiquement significative (

). L'anxiété moyenne est plus faible chez les étudiants de sexe masculin que chez les étudiants de sexe féminin, et la différence est statistiquement significative ( ). La qualité moyenne du sommeil est également plus faible chez les étudiants de sexe masculin que chez les étudiants de sexe féminin, mais la différence n'est pas statistiquement significative ( ) (tableau 2).

Quant à la comparaison des scores de stress, d'anxiété et de dépression des étudiants au vu de leurs diplômes universitaires et sur la base du test statistique ANOVA, les résultats obtenus à partir de l'étude ont démontré que les moyennes de stress et d'anxiété ne sont pas statistiquement significatives entre les trois degrés ( ), mais du point de vue de la valeur de la dépression, il existe une différence statistiquement significative entre les trois diplômes associés, le baccalauréat et le doctorat ( ). De plus, en examinant la qualité du sommeil des étudiants pour les trois degrés, il a été constaté qu'il existe une différence statistiquement significative entre les trois groupes ( ) (tableau 3).

Quant à l'étude de la relation entre les variables à l'étude sur la base du coefficient de corrélation de Pearson, il a été constaté que le stress, l'anxiété et la dépression des étudiants sont statistiquement liés de manière significative à la qualité du sommeil ( ). Ainsi, les scores moyens de qualité du sommeil des étudiants augmentent également avec l'augmentation de leur stress, anxiété et dépression moyens, ce qui démontre leurs scores PSQ 5. Une relation statistiquement significative a également été trouvée entre les trois variables psychologiques de l'étude, ce qui démontre la relation entre ces variables (tableau 4).

Les résultats de cette étude ont montré que le stress, l'anxiété et les niveaux d'éducation des étudiants affectent la qualité du sommeil après ajustement, mais le sexe et la dépression n'ont pas montré de relation avec la qualité du sommeil (tableau 5).

4. Discussion

Les résultats obtenus à partir de l'étude ont démontré que 72,3% des étudiants souffrent de stress (modéré et sévère) et 40,3% souffrent d'anxiété (modéré à sévère). L'étude réalisée par Rezaei-Adryani et ses collègues [3] sur des étudiants résidant dans des résidences universitaires a démontré que 71,7% souffrent de stress et 39,5% souffrent d'anxiété. Des études menées dans la région démontrent que les étudiants souffrent de niveaux élevés de stress et d'anxiété [3, 4, 8, 12]. Les résultats obtenus à partir de la présente étude démontrent que les étudiants souffrent de problèmes psychologiques liés à la période d'études et à la vie d'étudiant. De légères différences entre les valeurs de stress et d'anxiété dans différentes études peuvent être attribuées aux environnements dans lesquels des recherches ont été menées et aux ressources et installations des universités.

Il a été constaté dans l'étude que 51% des étudiants en sciences médicales souffrent de dépression (modérée à sévère). Rezaei-Adryani et ses collègues ont démontré dans leur étude que la valeur de la dépression chez les étudiants résidant dans les dortoirs des sciences médicales est de 51,6 % [3]. De plus, l'étude menée par Furr et ses collègues a également rapporté que 53% des étudiants souffrent de dépression [19]. Les résultats obtenus à partir de la présente étude dans le domaine de la dépression des étudiants sont en accord avec ceux d'autres recherches menées dans le domaine.

Les résultats obtenus à partir de cette étude ont démontré que les valeurs moyennes de stress, d'anxiété et de dépression des étudiantes sont plus élevées que celles des étudiants de sexe masculin. Les études menées par Grant [20] et Watanabe [21] démontrent que les scores de variables psychologiques sont plus élevés chez les filles que chez les garçons. Ces résultats sont en accord avec ceux obtenus dans la présente étude. Contrairement au résultat obtenu dans cette étude, les niveaux de stress, d'anxiété et de dépression sont plus élevés chez les étudiants masculins de l'étude de Rezaei-Adryani et ses collègues [3]. La différence peut être attribuée au type de terrain, à l'environnement culturel et à la société, aux installations de soutien et à d'autres causes sous-jacentes. Des études menées dans la région démontrent que l'augmentation des facteurs de stress personnels, éducatifs, économiques, sociaux et culturels entraîne une augmentation des valeurs d'anxiété et de dépression des élèves. De plus, des niveaux élevés de stress, d'anxiété et de dépression chez les étudiants entraîneront une diminution des performances et un échec scolaire chez eux [3, 5].

Grâce à une enquête sur les variables de l'étude dans les différents diplômes universitaires des étudiants, il a été constaté que les valeurs moyennes de stress, d'anxiété et de dépression sont plus faibles chez les étudiants au doctorat que chez les étudiants au baccalauréat. Ces résultats sont différents de ceux obtenus dans l'étude de Rezaei-Adryani et al. [3]. Ils ont trouvé dans cette étude qu'il n'y a pas de différence significative entre les deux groupes d'étudiants à la maîtrise et au doctorat en ce qui concerne les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression [3]. Les valeurs inférieures des étudiants en doctorat peuvent être attribuées à leurs conditions académiques et à leur satisfaction par rapport aux conditions actuelles.

Les résultats obtenus à partir de cette étude ont démontré que près de la moitié des étudiants (46,4%) ont des scores PSQ 5. Lima et ses collègues [22] ont rapporté dans leur étude des habitudes de sommeil des étudiants en médecine au Brésil que 42,3% des étudiants sont confrontés avec des troubles du sommeil. Dans leur étude sur les étudiants brésiliens, Mesquita et Reimão [23] ont rapporté que la qualité du sommeil était indésirable chez 60,38 pour cent des étudiants et souhaitable seulement chez 39,72 pour cent. Dans une étude réalisée sur des étudiants en médecine, Ardani Rezaie et ses collègues [24] ont également démontré que 39,8 % des étudiants sont confrontés à des scores PSQ 5. Dans l'étude de Nojoomi et ses collègues [25] sur les assistants spécialisés, les stagiaires, les apprentis et les étudiants des sciences fondamentales et de la physiopathologie, il a été démontré que parmi les troubles du sommeil, l'insomnie et parmi les types d'insomnie, le sommeil interrompu (49 %) a la plus forte incidence chez les étudiants de différentes catégories de médecine. Et parmi les types de parasomnie, certains avaient souffert de cauchemars (32 %), de somnambulisme (1 %), de somnambulisme (1,3 %), de somniloquie (7,5 %) et de bruxisme (10,2 %). Les recherches menées par Farhadinasab et Azimi [26] sur des étudiants en médecine ont démontré que 48% des étudiants sont confrontés à des troubles du sommeil. Aussi, dans une autre étude réalisée par Ghoreishi et Aghajani [27] sur des étudiants en médecine, il a été constaté que 40,6% des étudiants en médecine sont confrontés à des scores PSQ ≥ 5. Les résultats de la recherche ci-dessus sont conformes à ceux obtenus à partir du présente étude et démontre que les étudiants en sciences médicales ont des scores PSQ ≥ 5.

Les résultats obtenus à partir de la présente étude ont démontré qu'il existe une relation statistiquement significative entre les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression des étudiants et la qualité de leur sommeil, de sorte que la qualité de leur sommeil diminue à mesure que les valeurs de stress, d'anxiété et de dépression augmentent. Vandeputte et de Weerd [28] ont démontré dans leur étude que le sentiment de dépression s'accompagne de troubles du sommeil. Il a également été constaté dans d'autres études que les étudiants dorment moins que le grand public, ce qui peut être dû à leur stress et à leur inquiétude plus élevés ou à la pression éducative et à plus d'études [29]. Dans les recherches de Lowry et ses collègues [30] sur les étudiants de l'Université du Minnesota, une relation significative a été signalée entre le sommeil nocturne moyen des étudiants et les scores moyens, de sorte que les scores moyens des étudiants ont augmenté à mesure que les heures de sommeil augmentaient. Une autre étude suggère que la mauvaise qualité du sommeil est directement liée aux performances comportementales et physiques des élèves et que l'amélioration de l'hygiène du sommeil peut aider à éliminer les problèmes de sommeil des élèves [31]. De nouvelles études ont montré que l'insomnie est également un facteur de risque de progression de la dépression, diminue la réponse au traitement de la dépression et augmente la probabilité de récidive de la dépression [28]. Dans une étude menée par Doi et ses collègues, il a été démontré que la qualité du sommeil est à un niveau inférieur chez les personnes ayant des antécédents de dépression et d'anxiété, mais la différence n'est pas statistiquement significative [32]. Par conséquent, les résultats des études mentionnées sont conformes à ceux de la présente étude, ce qui démontre que les problèmes psychologiques chez les étudiants diminuent la qualité de leur sommeil.

L'une des limites de cette étude peut être énoncée comme l'utilisation de la méthode d'auto-évaluation pour l'évaluation des variables psychologiques des étudiants. Il est suggéré que, dans les études ultérieures, l'entretien et l'examen clinique soient également utilisés en plus des outils d'auto-évaluation pour le diagnostic des problèmes psychologiques des étudiants. Une autre limite de l'étude était la petite taille de l'échantillon puisque peu de questionnaires ont été retournés par les étudiants. Il est suggéré que, dans les études futures, des échantillons plus grands soient utilisés pour une meilleure conclusion et généralisation.

5. Conclusion

Au vu des résultats obtenus à partir de l'étude, on peut conclure qu'il existe de nombreux problèmes psychologiques chez les étudiants et qu'une planification et une attention particulière sont requises de la part des autorités. La qualité indésirable du sommeil des étudiants et sa relation avec l'augmentation des valeurs de stress, d'anxiété et de dépression font que ces étudiants, qui devraient être responsables de la santé de la société à l'avenir, ont des problèmes à l'université et au travail. Les autorités et les responsables peuvent prendre des mesures pour améliorer la santé émotionnelle et mentale des élèves en identifiant les problèmes des élèves et en les supprimant.

Les conflits d'intérêts

Les auteurs ont déclaré qu'il n'y a pas de conflits d'intérêts concernant la publication de cet article.

Remerciements

Les auteurs de l'article sont reconnaissants à l'Université des sciences médicales de Fasa et apprécient grandement la participation de tous les chers étudiants à la recherche.

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Droits d'auteur

Copyright © 2017 Majid Najafi Kalyani et al. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous la licence Creative Commons Attribution, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur n'importe quel support, à condition que l'œuvre originale soit correctement citée.


Introduction

Les premières observations de la variabilité interindividuelle des compétences et des traits psychologiques humains ont déclenché la recherche de la définition de leurs caractéristiques cérébrales corrélées. Des études utilisant la neuroimagerie in-vivo ont fourni des preuves convaincantes d'une relation entre les compétences humaines et les traits et la morphométrie cérébrale qui ont été davantage influencées par les années d'expérience des individus, ainsi que par le niveau d'expertise. Des changements plus subtils ont également été observés à la suite de nouveaux apprentissages/formations (Draganski et al., 2004 Taubert et al., 2011), démontrant ainsi davantage les relations dynamiques entre les performances comportementales et les caractéristiques structurelles du cerveau. De telles observations ont rapidement généré une base conceptuelle pour un nombre croissant d'études visant à cartographier les différences interindividuelles subtiles dans les comportements observés tels que les traits de personnalité (Nostro et al., 2017), les traits d'impulsivité (Matsuo et al., 2009) ou l'orientation politique ( Kanai et al., 2011) aux variations normales de la morphologie du cerveau (pour une revue, voir Genon et al., 2018 Kanai et Rees, 2011). Dans l'ensemble, ces études ont créé un contexte empirique soutenant l'hypothèse que la morphométrie du cerveau chez l'homme est liée au large éventail d'aspects observés dans le comportement humain. De tels rapports sur les associations de comportement structurel du cerveau (SBB) peuvent non seulement avoir des implications importantes dans les sciences psychologiques et la recherche clinique (Ismaylova et al., 2018 Kim et al., 2015 Luders et al., 2013 Luders et al., 2012 McEwen et al. ., 2016), mais aussi peut-être détiennent une clé importante pour notre compréhension des fonctions cérébrales (Genon et al., 2018) et concernent ainsi de nombreux domaines de recherche dont les neurosciences cognitives fondamentales.

Pourtant, parallèlement à la crise générale de réplication affectant les sciences psychologiques (Button et al., 2013 De Boeck et Jeon, 2018 Open Science Collaboration, 2015), la réplicabilité des associations SBB précédemment rapportées a également été remise en question récemment. En particulier, (Boekel et al., 2015) dans une étude de réplication purement confirmatoire, a choisi quelques associations spécifiques de SBB précédemment signalées. Étonnamment, pour presque tous les résultats examinés, ils n'ont pas pu trouver de support pour les résultats originaux dans leur tentative de réplication.

Dans une autre étude, nous avons démontré le manque de robustesse du modèle de corrélations entre les performances cognitives et les mesures du volume de matière grise (GMV) dans des sous-régions définies a priori du cortex prémoteur dorsal dans deux échantillons d'adultes en bonne santé (Genon et al., 2017). En particulier, nous avons trouvé un nombre considérable d'associations SBB qui étaient contre-intuitives dans leurs directions (c'est-à-dire, des performances plus élevées liées à un volume de matière grise plus faible). De plus, le sous-échantillonnage a révélé que pour un score psychologique donné, les corrélations négatives avec le GMV étaient aussi probables que les corrélations positives. Bien que notre étude ne visait pas principalement à aborder les qualités scientifiques des SBB, elle a révélé, dans la lignée de Boekel et al. (2015), qu'un problème de réplication dans les associations des CFF pourrait être sérieusement envisagé. Cependant, sonner la sonnette d'alarme d'une crise de réplication serait prématuré puisque ces études précédentes ont abordé les questions de réplicabilité dans des contextes et des méthodes très spécifiques et en utilisant des échantillons de petite taille (Muhlert et Ridgway, 2016).

En particulier, Boekel et al. et les études de Genon et al. ont été réalisées en se concentrant sur des régions d'intérêt (ROI) définies a priori. Cependant, plusieurs études SBB sont couramment réalisées dans des groupes de dizaines d'individus, en utilisant un cadre exploratoire employant une approche de masse univariée. Ainsi, les résultats nuls des deux études de questionnement pourraient être liés à la focalisation et à la moyenne des GMV dans des régions d'intérêt spécifiques, comme suggéré par Kanai (2016) et discuté dans Genon et al. (2017).

Contrairement à cet argument, dans les études exploratoires SBB univariées de masse du cerveau entier, la multitude de tests statistiques effectués (car les associations sont testées pour chaque voxel, séparément) produisent probablement de nombreux faux positifs. S'attaquant directement à cette limitation, plusieurs stratégies de correction par comparaison multiple ont été proposées pour contrôler le taux de faux positifs (Eklund et al., 2016). On pourrait donc supposer que le nombre élevé de tests multiples et la faible puissance générale des études de neuroimagerie, combinés aux choix d'analyse flexibles (Button et al., 2013 Poldrack et al., 2017 Turner et al., 2018) représentent des facteurs critiques susceptibles de conduire à la détection d'associations parasites et non réplicables.

La caractérisation de la cohérence spatiale des résultats dans les études de neuro-imagerie est souvent réalisée avec des approches méta-analytiques, regroupant des études portant sur des marqueurs de neuro-imagerie similaires en relation avec une fonction ou une condition comportementale donnée. Cependant, dans le cas des SBB, l'hétérogénéité des mesures comportementales et la forte proportion d'analyses a priori-ROI compliquent l'application d'une approche méta-analytique. Illustrant ces limites, les méta-analyses précédentes se sont concentrées sur des régions cérébrales spécifiques et ont capitalisé sur une grande majorité des études de retour sur investissement. Par exemple, (Yuan et Raz, 2014) se sont concentrés sur les SBB dans le lobe frontal sur la base d'un échantillon composé d'environ 80 % des études de retour sur investissement. Compte tenu de ces limites des approches méta-analytiques pour la littérature SBB, une évaluation empirique de la réplicabilité des résultats issus d'une approche exploratoire est cruciale pour permettre de remettre en question la réplicabilité des études exploratoires des SBB.

Ainsi, dans la présente étude, nous avons examiné empiriquement les taux de réplicabilité de l'association SBB sur un large éventail de scores psychologiques, chez des adultes en bonne santé. Afin d'éviter les critiques soulevées concernant la faible taille de l'échantillon dans l'étude de Boekel et al., nous avons utilisé un ensemble de données librement disponible d'une grande cohorte de participants en bonne santé et évalué le taux de réplication des associations SBB en utilisant à la fois un exploratoire et un approche de confirmation. Alors que ces dernières années, les méthodes multivariées sont fréquemment recommandées pour explorer la relation entre cerveau et comportement (Cremers et al., 2017 Smith et Nichols, 2018), les études d'association SBB utilisant ces approches restent minoritaires. L'approche de masse univariée est toujours le principal outil de travail dans de telles études, non seulement en raison de sa préséance historique et de sa large intégration dans les outils de neuroimagerie courants, mais aussi peut-être en raison d'une interprétabilité plus simple des effets détectés (Smith et Nichols, 2018) . La présente étude s'est donc concentrée sur l'évaluation de la réplicabilité des associations SBB en utilisant cette dernière approche.

En particulier, nous avons d'abord identifié des résultats « significatifs » avec une approche exploratoire basée sur une analyse de masse univariée, recherchant des associations de GMV avec des variables psychométriques à travers le cerveau entier. Ici, un modèle linéaire a été ajusté entre la variabilité interindividuelle du score psychologique et la GMV à chaque voxel. L'inférence a ensuite été faite au niveau du cluster, en utilisant une approche d'amélioration des clusters sans seuil (Smith et Nichols, 2009). Nous avons ensuite étudié la reproductibilité de ces résultats, à travers le rééchantillonnage, en effectuant une analyse exploratoire similaire du cerveau entier par voxel au sein de 100 sous-échantillons d'individus générés au hasard (échantillons de découverte). Chacun de ces 100 sous-échantillons de découverte (de la même taille) a été généré en sélectionnant au hasard un nombre défini a priori d'individus (par exemple 70%) de la cohorte originale à l'étude. Afin d'étudier empiriquement la cohérence spatiale des résultats significatifs de ces 100 analyses exploratoires, une carte agrégée caractérisant le chevauchement spatial des résultats significatifs dans tous les échantillons de découverte a été générée. Cette carte indique la fréquence de recherche d'un important association entre le score comportemental et le volume de matière grise, à chaque voxel, plus de 100 analyses et fournit ainsi des informations sur la réplicabilité des «associations SBB exploratoires du cerveau entier» pour chaque score comportemental. Conceptuellement, cette carte donne une estimation de la cohérence spatiale des résultats auxquels on pourrait s'attendre après avoir réexécuté 100 fois la même étude SBB sur des échantillons similaires.

De plus, pour chacune des 100 analyses exploratoires, nous avons évalué la réplicabilité des associations SBB en utilisant une approche de confirmation (c'est-à-dire une approche basée sur le ROI). Pour chacun des 100 échantillons de découverte, nous avons généré un échantillon de paires de tests appariés sur le plan démographique à partir du restant participants de la cohorte principale. Le GMV moyen dans les régions présentant une association significative avec les SBB dans l'analyse exploratoire initiale, c'est-à-dire les retours sur investissement, est calculé parmi l'échantillon indépendant apparié sur le plan démographique et leur association avec le même score psychologique a été comparée entre les sous-échantillons de découverte et de réplication apparié (voir Matériels et méthodes pour plus de détails).

La réplication de confirmation est couramment utilisée dans la littérature (Boekel et al., 2015 Genon et al., 2017 Open Science Collaboration, 2015), néanmoins, il n'y a pas de norme unique définie pour évaluer le succès de la réplication. Par conséquent, ici, nous avons évalué le taux de réplication de SBB, pour trois définitions différentes de réplication réussie dans les analyses confirmatoires : 1- Réplication réussie de la direction d'association, seulement 2- Détection d'association significative (p<0.05) dans la même direction comme résultats exploratoires Bien que la première définition soit sans doute trop clémente et puisse entraîner de nombreux très petits coefficients de corrélation définis comme une réplication réussie, elle est fréquemment utilisée comme mesure qualitative de la réplication et peut être utilisée pour caractériser l'incohérence possible de la direction des associations (ce qui a été observé dans notre étude précédente [Genon et al., 2017]). De plus, il pourrait être utilisé comme un complément à la limitation possible de la deuxième définition, à savoir la possibilité de déclarer de nombreuses réplications qui sont juste en deçà de la ligne claire de p<0.05 comme réplication échouée. 3- enfin, conformément aux études précédentes et à la littérature sur la reproductibilité, nous avons inclus les facteurs de Bayes (BF) pour quantifier la preuve que l'échantillon de réplication fournissait en faveur de l'existence ou de l'absence d'association dans le même sens que dans le sous-échantillon de découverte (Boekel et al., 2015). En d'autres termes, par rapport à la méthodologie standard de la valeur p, ici le test d'hypothèse utilisant BF permet une quantification supplémentaire de la preuve en faveur de l'hypothèse nulle, c'est-à-dire la preuve de l'absence de corrélation, voir Matériaux et méthodes pour plus de détails.

Si le problème de réplication des associations des CFF peut être objectivement mis en évidence, cela ouvre naturellement les questions des facteurs comptables. Ici, nous avons considéré des facteurs explicatifs proximaux, notamment au niveau des mesures et de l'analyse, mais aussi par rapport au niveau objet, c'est-à-dire par rapport à la nature même des variations de la structure cérébrale et des scores psychométriques chez les individus sains. Un facteur proximal principal qui est presque systématiquement mis en cause est la petite taille de l'échantillon. Conformément aux études de réplication dans d'autres domaines (par exemple, Cremers et al., 2017 Turner et al., 2018), nous avons donc étudié ici l'influence de la taille de l'échantillon et de la puissance de réplication sur la reproductibilité des associations SBB. Plus précisément pour chaque score phénotypique à l'étude, nous avons répété les analyses de réplication exploratoires du cerveau entier et de confirmation basées sur le retour sur investissement en utilisant trois tailles d'échantillons (voir Matériels et méthodes pour plus de détails) pour évaluer comment la taille de l'échantillon influence le taux de réplication des SBB. De plus, pour les effets répliqués avec succès, nous avons également étudié l'existence d'une relation positive entre la taille de l'effet des analyses exploratoires et confirmatoires.

Enfin, afin de favoriser la discussion sur la réalité sous-jacente que les CFF souhaitent saisir dans le cadre de la psychologie des différences individuelles, nous avons inclus comme références des mesures phénotypiques non psychologiques, à savoir l'âge et l'indice de masse corporelle (IMC ) et étendu notre analyse à un échantillon clinique, où les associations SBB devraient bénéficier d'une validité biologique plus élevée. À cette fin, un sous-échantillon de patients tiré de la base de données de l'Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) a été sélectionné, dans lequel la réplicabilité des associations structurelles du score de rappel immédiat de la tâche d'apprentissage verbal auditif de Rey (RAVLT) (Schmidt, 1996) a été évaluée (voir Matériaux et méthodes). En raison de la disponibilité du même score au sein de la cohorte en bonne santé, cette analyse ultérieure est utilisée comme référence « conceptuelle ».


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Obtenir de l'aide avec les statistiques

Savoir pourquoi les statistiques sont importantes peut ne pas aider avec ce sentiment de terreur que vous ressentez avant de vous lancer dans votre premier cours de statistiques. Mais même si vous ne vous considérez pas comme « bon en maths », vous pouvez quand même réussir vos cours de statistiques. Vous devrez peut-être faire des efforts supplémentaires, mais de l'aide est disponible.

Commencez avec votre instructeur. Ils pourraient être en mesure de recommander des livres, des outils en ligne et des ressources sur le campus. De nombreux collèges et universités proposent un laboratoire de mathématiques où les étudiants peuvent recevoir une aide supplémentaire et un tutorat pour tout type de cours de mathématiques, y compris les statistiques. Envisagez également de rejoindre ou de former un groupe d'étude avec des camarades de classe.


2.1 Les psychologues utilisent la méthode scientifique pour guider leurs recherches

Objectifs d'apprentissage

  1. Décrire les principes de la méthode scientifique et expliquer son importance dans la conduite et l'interprétation de la recherche.
  2. Différencier les lois des théories et expliquer comment les hypothèses de recherche sont développées et testées.
  3. Discutez des procédures que les chercheurs utilisent pour s'assurer que leurs recherches avec des humains et des animaux sont éthiques.

Les psychologues ne sont pas les seuls à chercher à comprendre le comportement humain et à résoudre les problèmes sociaux. Les philosophes, les chefs religieux et les politiciens, entre autres, s'efforcent également de fournir des explications sur le comportement humain. Mais les psychologues pensent que la recherche est le meilleur outil pour comprendre les êtres humains et leurs relations avec les autres. Plutôt que d'accepter l'affirmation d'un philosophe selon laquelle les gens ont (ou n'ont pas) le libre arbitre, un psychologue recueillerait des données pour tester empiriquement si les gens sont ou non capables de contrôler activement leur propre comportement. Plutôt que d'accepter l'affirmation d'un politicien selon laquelle la création (ou l'abandon) d'un nouveau centre de santé mentale améliorera la vie des personnes du centre-ville, un psychologue évaluerait empiriquement les effets de recevoir un traitement de santé mentale sur la qualité de vie des bénéficiaires. Les déclarations des psychologues sont empirique, ce qui signifie qu'ils sont basé sur la collecte et l'analyse systématiques des données.


Conclusion

Les psychologues universitaires ont été les pionniers du développement contemporain de l'apprentissage automatique/de l'apprentissage profond (Hebb, 1949 Rumelhart et al., 1986) et les théoriciens cognitifs ont utilisé la modélisation connexionniste dans le domaine de la lecture, de la sémantique, de l'attention (Seidenberg, 2005) et ont fréquemment anticipé ce dont on parle désormais beaucoup. les avancées technologiques dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (par exemple, Word2vec et Lund et Burgess, 1996) et la reconnaissance d'objets.

En revanche, les modèles de ML/deep learning utilisés pour la théorisation cognitive ont rarement été utilisés dans l'analyse d'expériences psychologiques et dans le développement de tests psychométriques (Mazza et al., 2019). La classification des images cérébrales (à la fois fonctionnelles et structurelles) est une exception notable (Orrù et al., 2012 Vieira et al., 2017).

Nous avons mis en évidence, dans cet article, les raisons pour lesquelles le ML devrait systématiquement compléter l'analyse statistique inférentielle lors du rapport d'expériences comportementales. Les avantages dérivés de l'utilisation de la modélisation ML dans une analyse des résultats expérimentaux sont les suivants :

– la généralisation/réplication des résultats à des données invisibles est estimée de manière réaliste plutôt que gonflée de manière optimiste

– la validation croisée n-fold garantit des résultats réplicables également pour les petits ensembles de données (par exemple, m = 40) qui sont typiques des expériences psychologiques

– des mesures pratiques et clairement compréhensibles (par exemple, l'exactitude hors échantillon) sont signalées, plutôt que des mesures inférentielles indirectes

– des prédictions personnalisées au niveau d'un seul sujet (des estimations spécifiques à un seul sujet peuvent également être dérivées lorsqu'il existe de nombreux prédicteurs) et les sujets qui sont classés par erreur peuvent être analysés individuellement

– estimation plus réaliste de l'utilité d'une procédure de diagnostic.

Les pièges potentiels connus de l'analyse des données de ML qui peuvent entraver une utilisation plus étendue des méthodes de ML sont :

– piratage de modèle. Lorsque seul le modèle le plus performant est signalé plutôt qu'une variété de modèles avec des hypothèses théoriques différentes. Le piratage du modèle peut conduire à une surestimation des résultats reproductibles. Un remède contre le piratage de modèle consiste à signaler de nombreux modèles ML ou modèles d'ensemble

– manque d'interprétabilité. Habituellement, la précision maximale de la prédiction est obtenue avec des modèles non interprétables très complexes tels que XGboost, Random Forest et Neural Networks. C'est probablement le problème le plus important dans les applications cliniques où le clinicien a besoin d'un ensemble de règles applicables pour conduire le diagnostic. Pour falsifier le problème, il peut être utile de signaler des règles de décision simples qui peuvent aider à évaluer le coût de la non-interprétabilité (précision obtenue avec des modèles interprétables simples par rapport à la précision maximale obtenue avec des modèles complexes moins interprétables). L'interprétabilité est importante dans le cadre clinique où les cliniciens ont besoin de règles de décision simples et fiables (voir la figure 3 dans Mazza et al., 2019).