Dynamic Network Analysis of Negative Emotions and DSM‐5 Posttraumatic Stress Disorder Symptom Clusters During Conflict. Issue 1 (21st August 2019) - Greene, Talya
Abstract: Investigating dynamic associations between specific negative emotions and PTSD symptom clusters may provide novel insights into the ways in which PTSD symptoms interact with, emerge from, or are reinforced by negative emotions. The present study estimated the associations among negative emotions and the four DSM‐5 PTSD symptom clusters (intrusions, avoidance, negative alterations in cognitions and mood [NACM], and arousal) in a sample of Israeli civilians ( n = 96) during the Israel–Gaza War of July–August 2014. Data were collected using experience sampling methodology, with participants queried via smartphone about PTSD symptoms and negative emotions twice a day for 30 days. We used a multilevel vector auto‐regression model to estimate temporal and contemporaneous temporal networks. Contrary to our hypothesis, in the temporal network, PTSD symptom clusters were more predictive of negative emotions than vice versa, with arousal emerging as the strongest predictor that negative emotions would be reported at the next measurement point; fear and sadness were also strong predictors of PTSD symptom clusters. In the contemporaneous network, negative emotions exhibited the strongest associations with the NACM and arousal PTSD symptom clusters. The negative emotions of sadness, stress, fear, and loneliness had the strongest associations to the PTSD symptom clusters. Our findings suggest that arousal has strong associations to both PTSD symptoms and negative emotions during ongoing trauma and highlights the potentially relevant role of arousal for future investigations in primary or early interventions. Resumen: Spanish Abstracts by Asociación Chilena de Estrés Traumático (ACET) Un análisis dinámico de redes de emociones negativas y grupos de síntomas de TEPT DSM‐5 durante el conflicto REDES DINÁMICAS DE EMOCIONES NEGATIVAS Y TEPT La investigación de asociaciones dinámicas entre emociones negativas específicas y grupos de síntomas de TEPT puede proporcionar nuevas ideas sobre la forma en que los síntomas de TEPT interactúan, emergen o se ven reforzados por las emociones negativas. El presente estudio estimó las asociaciones entre las emociones negativas y los cuatro grupos síntomáticos del TEPT de acuerdo al modelo DSM‐5 (intrusión, evitación, alteraciones negativas en las cogniciones y el estado de ánimo [NACM en su sigla en inglés] y la Activación), en una muestra de civiles israelíes ( n = 96) durante el Guerra de Israel a Gaza de julio a agosto de 2014. Los datos se recopilaron utilizando la metodología de muestreo de experiencias, y los participantes consultaron por teléfono inteligente sobre los síntomas del TEPT y las emociones negativas dos veces al día durante 30 días. Utilizamos un modelo de autorregresión vectorial multinivel para la estimación de redes temporales y contemporáneas. Contrariamente a nuestra hipótesis, en la red temporal, los grupos de síntomas de TEPT fueron más predictivos de emociones negativas que viceversa, y la activación surgió como el predictor más fuerte de que las emociones negativas serían reportadas en la siguiente medida; el miedo y la tristeza también fueron fuertes predictores de los grupos síntomáticos de TEPT. En la red contemporánea, las emociones negativas exhibieron las asociaciones más fuertes con el NACM y el grupo sintomático de activación del TEPT. Las emociones negativas de tristeza, estrés, miedo y soledad tenían las asociaciones más fuertes con los grupos síntomáticos de TEPT. Nuestros hallazgos sugieren que la activación tiene fuertes asociaciones tanto con los síntomas de TEPT como con las emociones negativas durante el trauma en curso y destaca el papel potencialmente relevante de la activación para futuras investigaciones en intervenciones primarias o tempranas. 抽象: Traditional and Simplified Chinese Abstracts by the Asian Society for Traumatic Stress Studies (AsianSTSS) 簡體及繁體中文撮要由亞洲創傷心理研究學會翻譯 Dynamic network analysis of negative emotions and DSM‐5 PTSD symptom clusters during conflict Traditional Chinese 標題: 以動態網絡分析法, 檢視戰亂時的負面情緒與DSM‐5 PTSD症狀聚類 撮要: 研究特殊的負面情緒和PTSD症狀聚類之間的動態關連, 可能有助我們理解PTSD症狀如何與負面情緒互動, 以及其如何因負面情緒而衍生或加劇。本研究樣本為以色列平民(n = 96)。研究於2014年7至8月以色列和加沙發生戰爭時進行, 預測負面情緒跟四個DSM‐5 PTSD症狀聚類 (侵擾、迴避、 認知與情緒的負面改變 [NACM]、激發) 的關連。我們利用經驗抽樣法來採集數據, 在30日裡每日兩次透過智能手機查問參與者的PTSD症狀與負面情緒;採用多水平向量自我迴歸模式, 預測時間性網絡和同期網絡。跟我們的假設相反, 時間性網絡中, PTSD症狀聚類較能預測負面情緒, 而非相反;而激發乃最強的預測變量, 一旦激發出現, 下一次測量便會得出負面情緒;此外, 恐懼和悲傷亦是PTSD症狀聚類的強大預測變量。在同期網絡中, 負面情緒跟PTSD症狀聚類的NACM與激發有最強關連。悲傷、壓力、恐懼、孤單這幾種負面情緒, 跟PTSD症狀聚類有最強關連。結果反映, 在持續創傷裡, 激發跟PTSD症狀聚類和負面情緒均有強大關連, 並凸顯激發具潛在有關的作用, 可能有助未來針對初步或早期干預的研究。 Simplified Chinese 标题: 以动态网络分析法, 检视战乱时的负面情绪与DSM‐5 PTSD症状聚类 撮要: 研究特殊的负面情绪和PTSD症状聚类之间的动态关连, 可能有助我们理解PTSD症状如何与负面情绪互动, 以及其如何因负面情绪而衍生或加剧。本研究样本为以色列平民(n = 96)。研究于2014年7至8月以色列和加沙发生战争时进行, 预测负面情绪跟四个DSM‐5 PTSD症状聚类 (侵扰、回避、 认知与情绪的负面改变 [NACM]、激发) 的关连。我们利用经验抽样法来采集数据, 在30日里每日两次透过智能手机查问参与者的PTSD症状与负面情绪;采用多水平向量自我回归模式, 预测时间性网络和同期网络。跟我们的假设相反, 时间性网络中, PTSD症状聚类较能预测负面情绪, 而非相反;而激发乃最强的预测变量, 一旦激发出现, 下一次测量便会得出负面情绪;此外, 恐惧和悲伤亦是PTSD症状聚类的强大预测变量。在同期网络中, 负面情绪跟PTSD症状聚类的NACM与激发有最强关连。悲伤、压力、恐惧、孤单这几种负面情绪, 跟PTSD症状聚类有最强关连。结果反映, 在持续创伤里, 激发跟PTSD症状聚类和负面情绪均有强大关连, 并凸显激发具潜在有关的作用, 可能有助未来针对初步或早期干预的研究。