Direction of Dependence Between Specific Symptoms of Depression : A Non-Gaussian Approach

Psychopathology could arise from direct interactions between symptoms. Evidence suggests that the mechanisms underlying somatic and cognitive-affective symptoms of depression are different. The aim of this study was to explore dynamic associations among cognitive-affective depression criteria. We used distribution-based direction of dependence models, which estimate whether the presence of symptom A is more likely to depend on the presence of symptom B than vice versa. We analyzed six large samples of adults from the United States (N = 34,963) and conducted a simulation study to test the performance of the algorithm with ordinal variables and a second simulation study focusing on Type I error. Our results were consistent with the literature: Depressed mood and anhedonia were reactive to changes in other symptoms, whereas suicidality may reinforce other symptoms or reflect factors doing so. We discuss the results in the context of other empirical findings and theories of depression, reflect on the potential of these methods in psychopathology, and consider some practical implications.Peer reviewe

Causal Structure Learning and Effect Identification in Linear Non-Gaussian Models and Beyond

In many fields of science, researchers are keen to learn causal connections among quantities of interest. For instance, in medical studies doctors want to infer the effect of a new drug on the recovery from a particular disease, or economists may be interested in the effect of education on income. The preferred approach to causal inference is to carry out controlled experiments. However, such experiments are not always possible due to ethical, financial or technical restrictions. An important problem is thus the development of methods to infer cause-effect relationships from passive observational data. While this is a rather old problem, in the late 1980s research on this issue gained significant momentum, and much attention has been devoted to this problem ever since. One rather recently introduced framework for causal discovery is given by linear non-Gaussian acyclic models (LiNGAM). In this thesis, we apply and extend this model in several directions, also considering extensions to non-parametric acyclic models. We address the problem of causal structure learning from time series data, and apply a recently developed method using the LiNGAM approach to two economic time series data sets. As an extension of this algorithm, in order to allow for non-linear relationships and latent variables in time series models, we adapt the well-known Fast Causal Inference (FCI) algorithm to such models. We are also concerned with non-temporal data, generalizing the LiNGAM model in several ways: We introduce an algorithm to learn the causal structure among multidimensional variables, and provide a method to find pairwise causal relationships in LiNGAM models with latent variables. Finally, we address the problem of inferring the causal effect of one given variable on another in the presence of latent variables. We first suggest an algorithm in the setting of LiNGAM models, and then introduce a procedure for models without parametric restrictions. Overall, this work provides practitioners with a set of new tools for discovering causal information from passive observational data in a variety of settings.Monilla tieteenaloilla tutkijat etsivät syy-seuraussuhteita kiinnostavina pitämiensä muuttujien välillä. Suorimman lähestymistavan tähän tarjoavat satunnaistetut kontrolloidut kokeet: esimerkiksi kliinisissä kokeissa uuden lääkkeen vaikutusta johonkin sairauteen arvioidaan jakamalla potilaat satunnaisesti kahteen ryhmään, joista toiselle annetaan oikeaa lääkkeettä ja toiselle ainoastaan lumelääkkettä. Lääkkeen todellinen vaikutus selviää ryhmien tuloksia vertailemalla. Monissa tapauksissa tällaiset kokeet eivät kuitenkaan ole mahdollisia. Esimerkiksi taloustieteilijöiden tutkiessa koulutuksen vaikutusta tuloihin, kokeeseen osallistuvien henkilöiden koulutustason suora määrääminen olisi sekä epäeettistä että käytännössä mahdotonta. Näin ollen tutkijat joutuvat usein turvautumaan passiivisesti kerättyyn (ei-kokeelliseen) havaintoaineistoon. Tällainen aineisto ei kuitenkaan välttämättä kerro suoraan kausaalisuhteista, sillä havaitsemattomat muuttujat saattavat oleellisesti vaikeuttaa aineiston hyödyntämistä. Esimerkiksi yksilön kyvyt ja lahjakkuus voivat vaikuttaa suoraan sekä hankittuun koulutukseen että saavutettuun tulotasoon. Tällaisten mittaamattomien ominaisuuksien sivuuttaminen voi aiheuttaa merkittävää harhaa aineiston analyysissä. Tärkeäksi tutkimusaiheeksi on siten muodostunut kausaalisuhteiden oppimisen passiivisesta havaintoaineistosta mahdollistavien menetelmien kehittäminen. Vaikka tutkimusongelma on vanha, aihealueen tutkimus sai 1980-luvun loppupuolella uutta vauhtia ja on ollut hyvin aktiivista siitä lähtien. Tässä väitöskirjassa kehitetään ja sovelletaan menetelmiä syy-seuraussuhteiden oppimiseen ja piilomuuttujien vaikutusten havaitsemiseen passiivisesti kerätyssä havaintoaineistossa. Väitöskirja keskittyy suurelta osin hiljattain kehitettyyn viitekehykseen, joka perustuu lineaarisiin epägaussisiin asyklisiin malleihin (LiNGAM-mallit). Väitöskirjan alkuosa käsittelee aikasarjoja: ensin LiNGAM-pohjaista menetelmää sovelletaan kahteen taloustieteelliseen havaintoaineistoon, jonka jälkeen aikaisemmin tunnettu algoritmi (joka huomioi sekä piilomuuttujat että epälineaariset vaikutussuhteet) laajennetaan käsittelemään aikasarja-aineistoa. Toisaalta väitöskirja tarjoaa myös uusia työkaluja ei-temporaalisen aineiston analyysiin: LiNGAM-mallia laajennetaan kuvaamaan kausaalirakennetta moniulotteisten muuttujien välillä, ja esitetään menetelmä, jolla yksittäisiä syy-seuraussuhteita voidaan löytää piilomuuttujia sallivissa LiNGAM-malleissa. Lopuksi väitöskirja käsittelee kausaalisuhteen voimakkuuden arviointia havaitsemattomien muuttujien vaikeuttaessa aineiston analyysiä, sekä LiNGAM-malleissa että malleissa ilman parametrisia rajoitteita. Kaiken kaikkiaan tämä väitöskirja tarjoaa soveltajille useita uusia työkaluja kausaalitiedon löytämiseen passiivisesta havaintoaineistosta

Temporal and population dynamics of depressive symptoms : empirical and modeling approaches

Depression has been estimated to be the second largest cause of years lived with a disability, and much research on depressive symptoms exists. Despite this, basic research has not found natural taxa that would correspond to clinical diagnoses for depression. It is often assumed that a one-dimensional latent continuum underlies depressive symptoms, but empirical evidence does not support this idea either. Therefore, it has been suggested that depressive symptoms are part of a complex causal network that has not yet been adequately understood. This thesis aims to understand statistical variation and joint variation of individual depressive symptoms over time, the causal relationships between these symptoms, and their potentially adaptive evolutionary origins. The research material consists of the prospective Young Finns study that began in 1980 and included 3596 participants, the 10317-participant Wisconsin Longitudinal study, and mathematical models for the evolution of cooperation. First, temporal trajectories of a depressive-symptom sum was modeled with a stochastic differential equation model which results in a more empirically justified approach than typical latent-trait models, allowing causal roles for individual symptoms rather than viewing them as passive reflections. Regarding individual symptoms, it was shown that body-image dissatisfaction was the most temporally stable symptom, and strongly associated with chronically elevated dysphoria over a 16 year follow-up. In contrast, symptoms related to sleep and tiredness were the least stable, and novel methods based on non-Gaussian distributions suggested that sleep problems cause other depressive symptoms. Finally, combining the bargaining models of depression with mathematical models for the evolution of cooperation showed that, in theory, evolution should favor the emergence of depressive symptoms in natural populations, as they promote fitness-enhancing cooperation by rendering defection from joint enterprises less tempting. Overall, instead of a single disorder, depressive symptoms may reflect multiple processes, some of them being adaptive instead of dysfunctional.Masennus on arvioitu toisiksi suurimmaksi toimintakyvyttömänä elettyjen elinvuosien aiheuttajaksi maailmassa, ja masennusoireita on tutkittu paljon. Tästä huolimatta perustutkimus ei ole löytänyt kliinistä diagnostiikkaa vastaavaa luonnollista rajaa masentuneiden ja ei-masentuneiden välille. Yksiulotteinen jatkumo usein oletetaan masennusoireiden taustavaikuttajaksi, mutta tätäkään ajatusta uusin tutkimus ei tue. Oireiden ajatellaan olevan osa huonosti tunnettua syy- ja seuraussuhteiden verkostoa. Tässä väitöskirjassa pyritään ymmärtämään yksittäisten masennusoireiden tilastollista vaihtelua ja yhteisvaihtelua ajassa, oireiden kausaaliyhteyksiä, ja niiden mahdollisia evoluution kannalta adaptiivisia ominaisuuksia. Tutkimusmateriaalina toimivat 1980-luvulta asti seurattu 3596:n suomalaisen havaintoaineisto, Lasten Sepelvaltimotaudin Riskitekijät -tutkimus, 10317 amerikkalaisen havaintoaineisto, Wisconsinin pitkättäistutkimus, sekä yhteistyön evoluution matemaattiset mallit. Usein tutkittua masennusoiresummaa tarkasteltiin stokastisen differentiaaliyhtälömallin avulla. Se tuottaa tyypillisiä latentin taustatekijän malleja realistisemman tilastollisen aikasarjakuvauksen, ja mahdollistaa yksittäisten oireiden toimimisen kausaalisesti aktiivisina tekijöinä yksiulotteisen taustatekijän heijastusten sijaan. Näistä yksittäisistä oireista todettiin, että tyytymättömyys omaan ruumiinkuvaan oli sekä ajassa poikkeuksellisen pysyvää että vahvasti yhteydessä 16 vuoden ajan suhteellisen korkeana pysyneeseen masennuspisteeseen. Sen sijaan uneen ja väsymykseen liittyvä oireilu oli lyhytkestoisempaa, ja uudenlaisen epä-Gaussisiin jakaumiin perustuvan päättelyn mukaan aiheutti muita masennusoireita. Yhdistämällä masennuksen neuvottelustrategia-malli yhteistyön evoluution matemaattisiin malleihin osoitettiin että teoriassa evoluution tulisi suosia masennuspiirteiden kehittymistä populaatiotasolla. Ne voivat edesauttaa yhteistyön syntymistä vähentämällä vapaamatkustamisen yksilökohtaisia hyötyjä. Tulokset vihjaavat että yksittäisen häiriön sijaan, masennusoireet heijastelevat useita prosesseja, joista osa voi olla ennemmin adaptiivisia kuin toimintahäiriöitä