2. 400038 重庆, 陆军军医大学(第三军医大学)医学心理系
2. Faculty of Medical Psychology, Army Medical University (Third Military Medical University), Chongqing, 400038, China
认知加工理论认为,抑郁个体及有抑郁倾向的个体都具有特定的认知偏向[1-3]。他们倾向于以负性的方式来解释情绪性歧义信息[4-5],而难以客观地评价日常事件,导致心理病理状态的迁延不愈[6],此即抑郁症负性解释偏向[7]。解释偏向被认为既是抑郁症临床特征的重要组成部分[8-9],又是抑郁症的重要致病和维持因素[10-12],更是认知矫正治疗的核心靶点[13-14],因而被研究者重视。当前解释偏向研究主要采用字词(如同音异义词)、情绪图片和情境段落作为刺激材料,而情境段落最为常用[15-16],因为其是对人们在真实世界可能遭遇的情况的文字描述,比单一的字词包含更多的背景信息,更有情绪诱导性,生态效度更好[17]。
早期研究多采用直接测量的范式来研究抑郁症的解释偏向,虽然直接测量有较高的表面效度,但存在反应偏差和需求效应[3, 6]。抑郁症患者可能由于受到反应偏差需求效应的影响,只是倾向于报告负性,其实验结果未必能真实反映抑郁患者的实际解释偏向。为优化上述问题,有研究者创建了一些间接测量的范式来研究解释偏向,主要包括反应时间、惊跳反应及事件相关电位等认知实验范式[3, 18],但间接测量抑郁症解释偏向的分半信度较低,且灵敏度不及直接测量方法[14];也有研究者改进了自我报告的范式,而在改进后的直接测量方法中,相似性评分任务(similarity rating task,SRT)因能较好地规避需求效应和反应偏差的问题,得到了广泛使用[19-20]。该范式要求根据对段落的解释进行相似性程度的等级评分,而非仅仅判断是否,可以较好地避免需求效应;而且不但给出了合理解释段落的目标句,也给出了非合理解释的陪衬句,并都伴随积极和消极两个方面的解释,较好地避免了反应偏差。该范式可量化积极和消极解释偏向的程度,将使用范围从测量解释偏向有无拓展到测量其程度大小,使将其改编为解释偏向的程度测量问卷成为了可能。
迄今为止,SRT在国外被广泛应用于各种情绪障碍的解释偏向研究中[16, 21],其中LEE等[19]运用SRT,从语义歧义的角度佐证了抑郁症负性解释偏向的程度与抑郁症状的严重程度线性相关,首次证实了Beck等[22-24]在抑郁症认知模型理论中提出的解释偏向是抑郁严重程度的线性函数的假设,有助于完善抑郁症认知偏向理论和基于解释偏向的认知行为治疗。
我国对抑郁症解释偏向的研究起步较晚,但近年越来越多的学者开始关注解释偏向在抑郁症致病过程中的作用。但前期研究多采用字词和情绪图片等作为刺激材料,而使用更具有生态效度的歧义情境段落作为刺激材料的SRT虽然已被用于广泛性焦虑、偏执性障碍等情绪类疾病和慢性疼痛等身心疾病的解释偏向研究中[17],但考虑到不同疾病的认知偏向具有内容特异性,抑郁症患者对抑郁相关的信息有更消极的解释倾向[4],因此抑郁症的解释偏向测量需要使用与之匹配的内容。为此,本研究拟用LEE等[19]编制的SRT为模板,进行文化适应性改编。由于原SRT虽广泛用于解释偏向测量,但仅为实验范式而尚未进行维度分析和信效度检验,因此本研究将进一步对编制的《歧义情境解释偏向问卷》进行维度和信效度分析,以期为我国抑郁症解释偏向研究提供一种新的可靠的测评工具。
1 对象与方法 1.1 研究对象由于原SRT的14个题项中包含的情绪歧义段落有4段涉及西方宗教及政治相关内容,与我国人群的文化背景不符,易造成理解偏差。删除此4个段落后补充的段落是根据原范式创建者Jenny Yiend的意见[19],从原SRT题项情境段落来源的认知行为矫正前瞻训练项目(cognitive behavior modification errors prospective training items,CBM-I)中筛选得来。本研究将CBM-I中的情境段落作为第一轮筛选材料,然后将第一轮筛选出的段落与SRT剩余段落加上特定自编段落组成第二轮筛选材料。本研究已获陆军军医大学医学伦理委员会批准(2019)。
第一轮筛选样本1: 通过方便取样,于2017年8月通过网络招募被试,纳入标准: 年龄18~65岁。排除标准:智力异常及确诊精神障碍、双相情感障碍人格障碍和抑郁症患者。本次研究总共发放问卷91份,回收有效问卷86份,有效回收率94.5%:其中,男性38名(44.2%),女性48名(55.8%);年龄分组为18~25岁(51人,59.3%),26~35岁(18人,20.9%),36~45岁(8人,9.3%),46~55岁(3人,3.5%),56~65岁(6人,7.0%)。
第二轮筛选样本2:通过方便取样,于2017年8月通过网络招募被试,纳入及排除标准同样本1。本次研究总共发放问卷117份,回收有效答卷112分,有效回收率95.7%;其中,男性35名(31.2%),女性77名(68.8%);年龄分组为18~25岁(70人,62.5%),26~35岁(15人,13.4%),36~45岁(11人,9.8%),46~55岁(12人,10.7%),56~65岁(4人,3.6%)。
信效度检测样本3:通过方便取样,分别在湖南大学、江西航空职业技术学院、重庆长安福特公司、陆军军医大学、陆军军医大学第一附属医院、重庆大学及网上招募被试。根据因子分析要求,样本量应为条目数的5~20倍,本问卷共14个条目,考虑到10%左右的无效问卷和具体的人力资源,样本量取477例。纳入标准: 年龄18~65岁,知情同意并自愿参加本调查。排除标准:智力异常及确诊精神障碍、双相情感障碍人格障碍和抑郁症患者。本次研究共发放问卷477份,回收有效问卷458份,有效回收率96.0%:其中,男性202名(44.1%),女性256名(55.9%);年龄分组为18~25岁(419人,91.5%),26~30岁(14人,3.1%),31~40岁(14人,3.1%),41~50岁(11人,2.4%)。
1.2 研究内容 1.2.1 资料收集法采用自行设计的调查问卷收集一般人口学资料,并让被试对模糊含义段落的正负性含义或不确定正负性含义进行迫选。
1.2.2 流调中心抑郁量表(center for epidemiologic studies depression sscale,CES-D)该量表是RADLOFF[25]编制的用于调查社区人群1周内抑郁症状出现频率的自评量表,被翻译为多个语种版本并广泛应用于普通人群的抑郁筛查,均显示了较好的信效度。经修订并引入我国后已建立了常模[26]。CES-D共有20个条目,按0~3分的4分制进行评分。总分范围为0~60分,总分越高提示抑郁症状越重:0~15分认为无抑郁症状,16~19分为轻度抑郁,20~23分为中度抑郁,>23分为重度抑郁。
1.2.3 相似性评分任务该范式是用来评估抑郁症解释偏向的一个测量工具[20],分为编码和评分2个阶段。编码阶段会以随机顺序呈现14个歧义小段落,每个段落由3个句子组成;段落呈现结束后,要求被试回答一个情绪中性的判断题,根据段落内容做出“是或否”的判断。接下来的评分阶段,对应每一个段落将呈现4个含义明确的句子。其中有2个效价相反的目标句,一句为对段落的正性解释,另一句为负性解释,分别称之为正性目标句和负性目标句;另外2句为陪衬句,其中一句有正性含义,另一句有负性含义,但这2句都不是段落的合理解释。要求被试对每句进行1~4分的评分,评分依据是句子含义与对应段落含义的相似程度,分数越高相似程度越高(1分为非常不同,4分为非常相似)。
1.3 问卷编制SRT原结构为实验范式,包含14个题项,每个题项由先展示的情境段落和随之呈现的是非判断题,及随后需被试对之评分的4个陈述句组成。
1.3.1 项目来源本问卷的项目主要来源于以下3种方式:①对SRT进行翻译并改编,翻译由1名大学英语专业教师和1名本专业硕士研究生共同完成,回译由1名不了解源问卷的英语专业硕士研究生完成。②从CBM-I中筛选情绪歧义段落并改编, 再参照SRT的格式编写是否问句、目标句和陪衬句。③本课题组成员根据我国文化特点,参照SRT的格式编写题项、是否问句、目标句及陪衬句。
1.3.2 歧义情境段落筛选① 对CBM-I中的情境段落进行翻译和文化调适后共形成57个段落,以问卷的形式进行网上调查,问卷在每段后面给出正性解释、负性解释和不确定3个选项,筛选标准包括:不确定项达到50%以上;如果不确定项的总选择率低于50%,则正负性解释项的选择百分率差异应小于10%。共筛选出情绪歧义8段;②将SRT的题项(共10个段落)、第一轮筛选出的8个情绪歧义段落及本课题组成员根据我国文化特点并按照原版的模式编写的2个歧义段落组成问卷进行第二轮情绪歧义段落筛选,最终共选出14个段落。
1.3.3 《歧义情境解释偏向问卷》的编写筛选出的段落除原SRT之外,选自CBM-I的歧义情境段落及自编的段落均经课题组讨论后,严格按照原问卷的格式编写是否问句及目标句和陪衬句,形成与原SRT结构一致的题项格式。最终经心理学教授审定后,形成由14个项目组成的歧义情境解释偏向问卷。编制完成后,采用方便取样选取被试477人(筛选后得到有效数据404人)进行问卷调查,并对总体数据进行信效度检验。
1.4 统计学分析采用SPSS 20.0软件对问卷进行项目分析及内部一致性、分半信度检验;应用AMOS 21.0软件对问卷进行探索性因素分析和验证性因素分析;对问卷的目标句与陪衬句得分做配对t检验来检验问卷的内容效度;将问卷与CES-D总分及各因子分做Pearson积差相关检验问卷的效标效度,P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 项目分析以正负性目标句分值差T分作为相对解释偏向分数,按分数高低排序,分别从高分端和低分端各取27%作为高分组和低分组,在每个项目上进行独立样本t检验,可见高分组和低分组在所有项目上都存在显著差异(表 1),说明所有项目的鉴别度良好。
项目 | t | P | 项目 | t | P | |
1 | 33.59 | <0.01 | 8 | 32.10 | <0.01 | |
2 | 30.21 | <0.01 | 9 | 45.23 | <0.01 | |
3 | 35.86 | <0.01 | 10 | 34.56 | <0.01 | |
4 | 45.14 | <0.01 | 11 | 42.67 | <0.01 | |
5 | 37.62 | <0.01 | 12 | 44.90 | <0.01 | |
6 | 25.71 | <0.01 | 13 | 27.24 | <0.01 | |
7 | 44.68 | <0.01 | 14 | 37.90 | <0.01 |
2.2 效度分析 2.2.1 结构效度分析
对《歧义情境解释偏向问卷》的14个项目进行探索性因素分析发现,Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)指数值为0.747。Bartlett球形检验的χ2值为543.92(P < 0.001),表明本问卷适合做因素分析。进行主成分因素分析和最大方差正交旋转,选取特征根大于1的因素,结合碎石图(图 1)共提取5个公因子。
![]() |
图 1 因素分析碎石图 |
2.2.1.1 探索性因素分析
本研究根据公因子包含项目关联的认知偏向理论模型中的维度进行命名:因子1的项目主要涉及对社交环境中的威胁性信息的敏感性,因此命名为威胁敏感;因子2的项目主要涉及人际交往中稳定性的掌控感及对自我生活状态和身体状态稳定性的掌控感,因此命名为稳定控制;因子3的项目主要涉及对工作等表现的自我评估及预期,因此命名为自我效能;因子4的项目主要涉及对未来预期、他人评价及人际关系事件是否予以积极赋义的联想,命名为积极联想;因子5的项目主要涉及自我在状态或表现不完美时的耐受程度,因此命名为不完美耐受。累计方差贡献率达到52.67%,见表 2。
威胁敏感因子 | 稳定控制因子 | 自我效能因子 | 积极联想因子 | 不完美耐受因子 | |||||||||
条目 | 载荷 | 条目 | 载荷 | 条目 | 载荷 | 条目 | 载荷 | 条目 | 载荷 | ||||
1 | 0.746 | 4 | 0.515 | 5 | 0.705 | 2 | 0.491 | 11 | 0.692 | ||||
3 | 0.717 | 7 | 0.627 | 6 | 0.782 | 8 | 0.654 | 14 | 0.773 | ||||
9 | 0.56 | 10 | 0.357 | 13 | 0.689 | ||||||||
12 | 0.534 |
2.2.1.2 验证性因素分析
应用极大似然估计对中文版相似性评分任务进行验证性因素分析,结果发现5因素模型拟合良好。模型拟合指标显示: 卡方自由度比(χ2/df)为1.506; 近似误差均方根(root mean square error of approximation, RMSEA)为0.035;拟合优度指数(goodness of fit index, GFI)为0.966, 比较拟合指数(comparative fit index, CFI)为0.926, 增量拟合指数(incremental fit index, IFI)为0.930。以上指标表明模型拟合度很好, 结合得到的标准化估计值模型, 指标变量能够有效反映5个因子特质,见图 2。
![]() |
图 2 5因素标准估计模型 |
2.2.2 内容效度分析
问卷的每个项目均包含目标句与陪衬句,目标句与原段落含义相关,陪衬句则与之无关,对问卷的目标句得出的偏向分数与陪衬句得出的分数做配对t检验,结果发现二者t值为-12.90 (P < 0.001), 表明目标句与陪衬句有显著差异,问卷内容效度良好(表 3)。
句子类型 | x±s | 正负效价句型的差异t检验 | P | 目标句与陪衬句总分差异t检验 | P | |
目标句T分 | 正性目标句 | 36.04±7.24 | 12.71 | 0.001 | -12.90 | 0.001 |
负性目标句 | 30.38±7.02 | |||||
总偏向分 | 5.65±8.94 | |||||
陪衬句F分 | 正性陪衬句 | 33.37±9.67 | 21.83 | 0.001 | ||
负性陪衬句 | 23.52±7.58 | |||||
总分 | 10.36±9.07 |
2.2.3 效标效度分析
针对《歧义情境解释偏向问卷》各维度与《流调中心抑郁自评量表》CES-D做Pearson积差相关,结果显示本问卷的总分及稳定控制因子、积极联想因子及不完美耐受因子均与CES-D总分显著相关;威胁敏感与积极联想因子与CES-D各维度得分均呈负相关,稳定控制因子与躯体症状因子显著负相关,自我效能因子与积极情绪因子和人际关系因子得分负相关,不完美耐受因子与积极情绪因子显著负相关,详见表 4。
CES-D | 总T分 | 威胁敏感 | 稳定控制 | 自我效能 | 积极联想 | 不完美耐受 |
总分 | -0.224b | -0.185 | -0.119a | -0.093 | -0.204b | -0.118a |
抑郁情绪 | -0.165b | -0.173b | -0.089 | -0.028 | -0.139b | -0.104 |
积极情绪 | -0.217b | -0.121a | -0.113 | -0.103a | -0.226b | -0.131b |
躯体症状 | -0.183b | -0.130b | -0.120a | -0.087 | -0.150b | -0.089 |
人际关系 | -0.138b | -0.148b | -0.004 | -0.162b | -0.153b | 0.017 |
a: P<0.05,b: P<0.01 |
2.3 信度分析
根据问卷各项目的T分计算《歧义情境解释偏向问卷》的内部一致性Cronbach’s α系数为0.613,分半信度为0.617,达到了心理学量表对信度的统计学要求。其中因素1的Cronbach’s α系数为0.843,因素2的Cronbach’s α系数为0.737,因素3的Cronbach’s α系数为0.766,因素4的Cronbach’s α系数为0.758,因素5的Cronbach’s α系数为0.825。
3 讨论解释偏向被认为可以特征性地反映抑郁症的发病和维持[10-12],因此准确地测量解释偏向有助于识别抑郁症并监测病情的进展情况。尽管国内已有学者使用各种测量范式研究广泛性焦虑症或恐惧症等情绪障碍患者的解释偏向,但考虑到解释偏向的内容特异性[17, 22],抑郁症患者往往对抑郁相关的信息做出更负面的解释[4],而其他类型的情绪障碍患者则是对与之相应的信息做出其他特征性的解释[27-28]。有学者认为, 对于歧义情境类的刺激材料,如果不根据受测人群的情绪认知特征编制专门的材料,则可能导致测量效度较低[15-16]。基于以上考虑,本问卷选取被广泛应用于国外抑郁症研究中的解释偏向专用材料,具有较好的内容特异性;且相较于原版,去除了不符合我国文化背景和社会习惯的内容,增添了本土化的情境描述,更利于理解。
本问卷不要求被试在正负效价选项中迫选,能较好地规避需求效应。且增设了同样具有正负效价但与情境含义无关的陪衬选项,因而能规避被试对某类效价刺激的反应偏差[19]。此外,该问卷的测量结果既包括绝对偏向分数也包括相对偏向分数。绝对偏向分数的优点是能区分特定效价的偏向,即能区分究竟是负性解释增多还是正性解释减少;而相对偏向分数则能更好地量化情绪性解释偏向[29]。有研究表明,负性解释偏向的毒性效用可能取决于负性偏向相对于正性解释如何作用[30]。因此,相对偏向分数可能比绝对偏向分数更能揭示效应的程度。本问卷兼顾二者,能更完善、更灵敏地测量解释偏向的程度。
另外,在编制量表过程中选取的被试样本年龄为18~50岁,男女比例为1 ∶1.27,地域横跨江西、湖南、重庆等多个省市,职业包含大学生、医务工作者、工人、空乘服务员、教师、科研人员等。跨地域、跨职业、跨年龄段的样本特点提高了问卷的信度。
研究结果表明,本问卷具有14个项目,5个维度。通过探索性因素分析检验问卷的结构效度发现,5个公因子的累积方差贡献率达到52.67%,且几乎所有项目在对应公因子的载荷量都在0.4以上,可以认为结构效度良好;从验证性因素分析来看,五因素模型拟合良好;以广泛应用于抑郁症状筛查的CES-D作为效标效度检验标准发现,二者总分及各因子分均显著相关,说明本问卷效标效度良好。此外,研究发现不论是正负目标句之间还是正负陪衬句之间都存在显著的评分差异,说明题项的正负向设定清晰。同时,由目标句得出的偏向总分T与无关陪衬句得出的总分F之间也存在显著差异,T与F的分值反映的是目标句与陪衬句分别带来的情绪效价偏向值,二者之间的显著差异说明目标句和陪衬句在内容设定上能清晰区分是否与题项中的歧义情境主题一致,其中T分反映了被试对歧义情境的解释偏向值,而不是由其他无关内容引起的偏向值,因此本问卷具有良好的内容效度。
本问卷以文字段落作为情绪诱发材料,对受测者的文化程度有一定程度的要求,受教育水平较低者可能出现误解题意或理解题意困难,从而造成问卷使用对被试的局限性。为此,问卷的进一步修订应提供针对不同受教育水平的版本或通过改变题项的呈现方式,以拓宽本问卷的适用人员广度。
综上所述,歧义情境解释偏向问卷较好地规避了需求效应和反应偏差,为我国抑郁症人群提供了一款新的高效便捷的解释偏向测量工具。
[1] |
RUSSO L, RUSSO S. Search engines, cognitive biases and the man-computer interaction: a theoretical framework for empirical researches about cognitive biases in online search on health-related topics[J]. Med Health Care Philos, 2020, 23(2): 237-246. |
[2] |
PLATT B, WATERS A M, SCHULTE-KOERNE G, et al. A review of cognitive biases in youth depression: attention, interpretation and memory[J]. Cogn Emot, 2017, 31(3): 462-483. |
[3] |
KÄSE M, DRESLER T, ANDREATTA M, et al. Is there a negative interpretation bias in depressed patients? An affective startle modulation study[J]. Neuropsychobiology, 2013, 67(4): 201-209. |
[4] |
HIRSCH C R, MEETEN F, KRAHÉ C, et al. Resolving ambiguity in emotional disorders: the nature and role of interpretation biases[J]. Annu Rev Clin Psychol, 2016, 12: 281-305. |
[5] |
CHEN R R, ZHENG J, LI T, et al. Cognitive bias modification of interpretation training for Chinese undergraduates with depressive symptoms[J]. Curr Psychol, 2022, 41(9): 6024-6037. |
[6] |
RUDE S S, VALDEZ C R, ODOM S, et al. Negative cognitive biases predict subsequent depression[J]. Cogn Ther Res, 2003, 27(4): 415-429. |
[7] |
COLLINS A, SCOTT R B, HIRSCH C R, et al. A systematic review of the literature on interpretation bias and its physiological correlates[J]. Biol Psychol, 2022, 173: 108398. |
[8] |
LEMOULT J, GOTLIB I H. Depression: a cognitive perspective[J]. Clin Psychol Rev, 2019, 69: 51-66. |
[9] |
MATHEWS A. Effects of modifying the interpretation of emotional ambiguity[J]. J Cogn Psychol, 2012, 24(1): 92-105. |
[10] |
MATHEWS A, MACLEOD C. Cognitive vulnerability to emotional disorders[J]. Annu Rev Clin Psychol, 2005, 1: 167-195. |
[11] |
JALAL B, AMIR N. Semantic priming and interpretation bias in social anxiety disorder[J]. Cogn Ther Res, 2014, 38(1): 23-32. |
[12] |
BECK A T, CLARK D A. An information processing model of anxiety: automatic and strategic processes[J]. Behav Res Ther, 1997, 35(1): 49-58. |
[13] |
FODOR L A, GEORGESCU R, CUIJPERS P, et al. Efficacy of cognitive bias modification interventions in anxiety and depressive disorders: a systematic review and network meta-analysis[J]. Lancet Psychiatry, 2020, 7(6): 506-514. |
[14] |
O'CONNOR C E, EVERAERT J, FITZGERALD A. Interpreting ambiguous emotional information: convergence among interpretation bias measures and unique relations with depression severity[J]. J Clin Psychol, 2021, 77(11): 2529-2544. |
[15] |
于冠琳, 张璐, 郭佳怡, 等. 多义词造句任务对负性解释偏差的测量[J]. 心理与行为研究, 2022, 20(3): 332-338. YU G L, ZHANG L, GUO J, et al. Measuring interpretation bias using sentence constructing task with Chinese homographs[J]. Stud Psychol Behav, 2022, 20(3): 332-338. |
[16] |
SCHOTH D E, LIOSSI C. A systematic review of experimental paradigms for exploring biased interpretation of ambiguous information with emotional and neutral associations[J]. Front Psychol, 2017, 8: 171. |
[17] |
CHAN F H F, TAKANO K, LAU J, et al. Evaluation of the factor structure and content specificity of the interpretation bias task (IBT)[J]. Cogn Ther Res, 2020, 44: 1213-1224. |
[18] |
JONAS E, IOANA R P, ERNST H W K A. comprehensive meta-analysis of interpretation biases in depression[J]. Clini Psychol Rev, 2017. |
[19] |
LEE J S, MATHEWS A, SHERGILL S, et al. Magnitude of negative interpretation bias depends on severity of depression[J]. Behav Res Ther, 2016, 83: 26-34. |
[20] |
YIEND J, LEE J S, TEKES S, et al. Modifying interpretation in a clinically depressed sample using 'cognitive bias modification-errors': a double blind randomised controlled trial[J]. Cogn Ther Res, 2014, 38(2): 146-159. |
[21] |
MATHEWS A, MACKINTOSH B. Induced emotional interpretation bias and anxiety[J]. J Abnorm Psychol, 2000, 109(4): 602-615. |
[22] |
LEAHY R L, DOWD E T. Clinical advances in cognitive psychotherapy[M]. Berlin: Springer Publishing Company, 2002: 29-61.
|
[23] |
THASE M. Scientific foundations of cognitive theory and therapy of depression[J]. J Psychother Pract Res, 2001, 10: 286-287. |
[24] |
朱婉, 司峰, 邓星萍, 等. 抑郁症联合认知偏向的研究进展[J]. 神经疾病与精神卫生, 2022, 22(8): 591-595. ZHU W, SI F, DENG X P, et al. Research progress of combined cognitive bias in depression[J]. J Neurosci Ment Health, 2022, 22(8): 591-595. |
[25] |
RADLOFF L S. The CES-D Scale A Self-Report Depression Scale for Research in the General Population[J]. Appl Psychol Meas, 1977, 1(3): 385-401. |
[26] |
章婕, 吴振云, 方格, 等. 流调中心抑郁量表全国城市常模的建立[J]. 中国心理卫生杂志, 2010, 24(2): 139-143. ZHANG J, WU Z Y, FANG G, et al. Development of the Chinese age norms of CES-D in urban area[J]. Chin Ment Health J, 2010, 24(2): 139-143. |
[27] |
SAVULICH G, SHERGILL S S, YIEND J. Interpretation biases in clinical paranoia[J]. Clin Psychol Sci, 2017, 5(6): 985-1000. |
[28] |
STUIJFZAND S, CRESWELL C, FIELD A P, et al. Research Review: is anxiety associated with negative interpretations of ambiguity in children and adolescents? A systematic review and meta-analysis[J]. J Child Psychol Psychiatry, 2018, 59(11): 1127-1142. |
[29] |
JUST N, ABRAMSON L Y, ALLOY L B. Remitted depression studies as tests of the cognitive vulnerability hypotheses of depression onset: a critique and conceptual analysis[J]. Clin Psychol Rev, 2001, 21(1): 63-83. |
[30] |
SATO W, KOCHIYAMA T, YOSHIKAWA S. Amygdala activity in response to forward versus backward dynamic facial expressions[J]. Brain Res, 2010, 1315(8): 92-99. |