P06: Laboratoire de la psychologie évolutionniste de la dépression

Rumination liée au deuil

Vous êtes un chercheur clinique à l’Hôpital Général de Hamilton, et votre laboratoire étudie comment les gens vivent le deuil et font face à la perte d’un être cher. Plus précisément, certaines personnes ruminent lorsqu’elles sont en deuil, et votre laboratoire est donc intéressé à comprendre les différentes façons dont cette rumination liée au deuil se manifeste chez les gens. Andrews et al. (2021) ont récemment développé le Questionnaire d’Analyse de la Rumination en Deuil (BARQ) pour évaluer deux dimensions de la rumination : 1) la cause de la perte (c’est-à-dire, l’analyse des causes profondes – RCA) et 2) comment une personne réinvestit son temps de manière significative après la perte (c’est-à-dire, l’analyse du réinvestissement – RIA).

Votre laboratoire se pose les questions suivantes :

• Les femmes en deuil ruminent-elles plus que les hommes en deuil ?
• Les gens ruminent-ils plus lorsque la mort de l’être cher est traumatisante ?
• La rumination liée au deuil varie-t-elle en fonction du type de relation avec le défunt ?
• La rumination dépend-elle de l’âge du défunt ?
• La rumination dépend-elle de l’âge du participant ?
• La rumination dépend-elle du temps écoulé depuis la mort de l’être cher ?
• Quelle dimension du BARQ est la plus associée à la dépression ?

Comme Andrews et al. (2021), votre laboratoire décide de recueillir les informations suivantes à partir d’un questionnaire distribué à 50 répondants :

1. L’âge du défunt au moment de la mort
2. Le temps écoulé depuis le moment de la mort
3. L’âge actuel du répondant lors de la complétion du questionnaire
4. Le sexe du répondant (homme, femme, ou autre)
5. La relation du défunt avec le répondant (c’est-à-dire, enfant, parent, conjoint, ou autre)
6. Si la mort a été traumatisante (oui ou non)
7. Le nombre moyen d’heures de sommeil par nuit après la mort (c’est-à-dire, moins de 3 heures, 4-5 heures, 6-8 heures, plus de 9 heures)
8. Si le répondant a été prescrit des médicaments psychiatriques
9. Si le répondant a été prescrit des médicaments psychiatriques, cela incluait-il un antidépresseur ?
10. Réponses à 7 items sur le BARQ. Quatre items forment le facteur latent RCA, tandis que trois items forment le facteur latent RIA. Les répondants ont évalué chacun des sept items sur une échelle de Likert à 4 points (1 = “Jamais”, 2 = “Parfois”, 3 = “Souvent”, 4 = “Tout le temps”).

Pour répondre aux questions du laboratoire, veuillez exécuter les analyses suivantes.

1. Chargez les données. Les données peuvent être trouvées [ICI]. Exécutez des statistiques descriptives sur les traits démographiques suivants de l’échantillon.
   • Quel est l’âge moyen du défunt au moment de la mort dans cet échantillon ?
   • Quel est le temps moyen écoulé depuis le moment de la mort dans cet échantillon ?

• • Quelle proportion des répondants étaient des femmes ?
  • Quelle proportion des répondants ont perdu un enfant ?
  •  Quelle proportion des décès étaient traumatisants ?
  • Quelle proportion des répondants ont été prescrits des médicaments antidépresseurs ?

2. Effectuez une analyse factorielle confirmatoire (CFA) sur les sept éléments du BARQ. Les éléments 1 à 4 devraient former le facteur latent RCA, et les éléments 5 à 7 devraient former le facteur latent RIA.

• • Quelle est l’erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) de la CFA à deux facteurs ?

• • Quel est l’indice de comparaison d’ajustement (CFI) et le résidu quadratique moyen standardisé (srmr) de la CFA à deux facteurs ? Utilisez CFI >= .95 et srmr <= .08 comme valeurs seuils.

3. Comparez les moyennes des facteurs latents RCA et RIA entre les groupes suivants. Quelles comparaisons présentent des différences statistiquement significatives dans les moyennes de RCA et RIA ?

• • Les répondants qui prennent des médicaments antidépresseurs vs ceux qui n’en prennent pas
  •  Femmes vs hommes
  •  Les répondants dont l’être cher décédé a vécu une mort traumatisante vs ceux qui n’en ont pas vécu
  •  Les répondants qui ont perdu un enfant vs ceux qui n’en ont pas perdu

4. Les trois variables temporelles dans le questionnaire peuvent présenter une multilinéarité entre elles : l’âge du défunt, l’âge actuel du répondant et le temps écoulé depuis la mort. Par exemple, l’âge du défunt et l’âge du répondant peuvent être colinéaires, surtout si la relation du défunt au répondant est celle d’un enfant. Pour tester la multilinéarité, évaluez le facteur d’inflation de la variance (VIF) d’un modèle de régression qui inclut les trois variables temporelles comme prédicteurs pour RCA et RIA. Un VIF de 1 signifie qu’il n’y a pas de corrélation entre les variables prédicteurs, tandis qu’un VIF supérieur à 5 indique une forte corrélation.

5. Créez un nuage de points du score du facteur latent RCA du participant (axe des y) par rapport à l’âge de l’enfant décédé (axe des x).

Fichiers à télécharger :

1. P06_dataset.csv

Références et lectures complémentaires : 

Andrews, P. W., Altman, M., Sevcikova, M., & Cacciatore, J. (2021). An evolutionary approach to grief-related rumination: Construction and validation of the Bereavement Analytical Rumination Questionnaire. Evolution and Human Behavior, 42(5), 441-452.