Introdução: Ruminação é a perseveração mal-adaptativa de pensamentos auto-centrados. Evidências sinalizam que ela está associada com início e manutenção de episódios depressivos, e ocorre em múltiplos transtornos mentais. A ruminação está associada com marcadores de desenvolvimento psicopatológico, como volumetria cerebral, memória, genes do BDNF e serotonina. É necessário aprofundar o conhecimento da ruminação enquanto traço dimensional, e conhecer melhor sua associação com variáveis sóciodemográficas, biológicas e clínicas para entender quando passa a ser um sintoma. Entretanto, aferi-la é um desafio, considerando que só existem escalas psicométricas. A mais utilizada, Ruminative Response Scale (RRS), foi validada em amostras não-clínicas. Objetivos: Avaliar ruminação transdiagnosticamente e determinar a validade de constructo da RRS em amostra clínica, buscando determinar fatores sócio-demográficos, clínicos e neurobiológicos associados a maiores escores de ruminação. Métodos: Estudo transversal, amostra não-probabilística. Foram convidados a participar 944 pacientes em atendimento psiquiátrico ambulatorial no HCPA entre março/2015 e junho/2016, maiores de 18 anos, que soubessem ler e escrever, e portadores de transtornos bipolares, depressão, esquizofrenia, esquizoafetivo, ansiedade generalizada, pânico, fobia específica e obsessivocompulsivo. Foram excluídos 373 com doenças que alteram resposta inflamatória, dependência química, gravidez, lactação, doenças neurológicas, vasculares e degenerativas. Recusaram-se a participar 254. Foram incluídos 317 pacientes, e 200 completaram a coleta de dados, que foi realizada em 4 etapas: 1) perfil sócio-demográfico e escalas auto-aplicáveis: ruminação, preocupação e funcionalidade; 2) amostras de sangue e entrevista clínica para aplicação das escalas de sintomas: depressão, mania, ansiedade e gravidade; 3) confirmação diagnóstica; e 4) processamento, armazenamento e análises bioquímicas das amostras de sangue. No primeiro artigo, revisamos sistematicamente a literatura sobre ruminação nos transtornos bipolares. No segundo, determinamos as validades de construto e externa da RRS. No terceiro, usamos machine learning para encontrar padrões de ruminação e determinar quais variáveis associadas preveem ruminação. Resultados: Ruminação está presente em todas as fases do transtorno bipolar, e é um sintoma estável independente do estado de humor, apesar de ter relação estreia com ele. Verificou-se também que mulheres ruminam mais que homens. Os escores de ruminação foram menores nos portadores de esquizofrenia que nos com depressão maior, bipolaridade e ansiedade. RRS apresentou boa confiabilidade, com 2-fatores correlacionados, brooding e ponderação, que apresentaram similaridade nas correlações com medidas clínicas, confirmando a validade externa transdiagnóstica. Por fim, encontrou-se que as variáveis associadas aos pacientes que mais ruminam são preocupação, sintomas de ansiedade generalizada e depressão, gravidade, nível socioeconômico e diagnóstico atual de pânico, sinalizando que ruminação pode ser um marcador de maior sensibilidade à ansiedade. Discussão: Ruminação parece ser um sintoma transdiagnóstico marcador de sofrimento. Os resultados desta tese contribuem para ampliar a discussão sobre diagnóstico psiquiátrico, agregando evidências para aprimorar as definições de limites e sobreposições diagnósticas entre as doenças mentais em que a ruminação ocorre. Por fim, conhecer melhor os mecanismos bioquímicos e clínicos envolvidos na ruminação contribuem na compreensão sobre quando ela deixa de ser um traço normal e vira um sintoma que necessita de tratamento. / Introduction: Rumination has been described as maladaptive perseveration of self-centered thoughts. Evidence indicates that rumination is associated with onset and maintenance of depressive episodes, it’s present in several mental disorders. Rumination is associated with markers of development of psychopathology, such as cerebral volumetry, memory, BDNF and serotonin genes. Measuring rumination is a challenge, considering that are available only psychometric scales. The most used, the Ruminative Responses Scale (RRS), was validated on non-clinical samples. Objectives: To evaluate transdiagnostically the rumination and to determine construct validity of the RRS in outpatients, in order to determine which associated factors lead the patients to ruminate. Methods: Cross-sectional study, non-probabilistic sample. A total of 944 patients in psychiatric outpatient treatment at HCPA between March / 2015 and June / 2016, major than 18 years old, knowing read and write, presenting bipolar disorder, schizophrenia, schizoaffective disorder, generalized anxiety disorder, panic disorder, phobia specific and obsessive-compulsive disorder were invited to participate. We excluded 373 patients with diseases that alter inflammatory response, chemical dependence, pregnancy, lactation, neurological, vascular and degenerative diseases. Two hundred fifty four refused to participate, 317 were included, and 200 completed the data collection, which was performed in 4 stages: 1) socio-demographic profile and self-applicable scales: rumination, worry and functionality; 2) blood samples and clinical interview for the application of symptom scales: depression, mania, anxiety and severity; 3) diagnostic confirmation; and 4) processing, storage and biochemical analyzes of blood samples. In the first article, we systematically reviewed the literature on rumination in bipolar disorders. In the second, we evaluated construct and external validity of RRS. In the third, we used machine learning algorithms to find patterns of rumination and to determine which associated variables predict rumination. Results: Rumination is present in all phases of bipolar disorder, it is a stable symptom, independent of mood, despite it has close relationship with it. It has also been found that women ruminate more than men. Rumination scores were lower in patients with schizophrenia than in major depression, bipolarity and anxiety patients. RRS presented good reliability, with correlated 2-factors, brooding and pondering, which presented similar correlations with clinical measures, confirming the external transdiagnostic validity. Finally, it was found that the variables associated with the greater scores of rumination are worry, symptoms of generalized anxiety and depression, severity of symptoms, socioeconomic level and current diagnosis of panic, signaling that rumination may be a marker of greater sensitivity to anxiety. Discussion: Rumination seems to be a transdiagnostic symptom of suffering. The results of this thesis contribute to broadening the discussion about psychiatric diagnostic, adding evidence to improve the definitions of limits and diagnostic overlaps between mental illnesses in which rumination occurs. Finally, a better understanding of the biochemical and clinical mechanisms involved in rumination may contribute to understanding of when rumination ceases to be a normal trait and becomes a symptom that requires treatment.

Introdução: Ruminação é a perseveração mal-adaptativa de pensamentos auto-centrados. Evidências sinalizam que ela está associada com início e manutenção de episódios depressivos, e ocorre em múltiplos transtornos mentais. A ruminação está associada com marcadores de desenvolvimento psicopatológico, como volumetria cerebral, memória, genes do BDNF e serotonina. É necessário aprofundar o conhecimento da ruminação enquanto traço dimensional, e conhecer melhor sua associação com variáveis sóciodemográficas, biológicas e clínicas para entender quando passa a ser um sintoma. Entretanto, aferi-la é um desafio, considerando que só existem escalas psicométricas. A mais utilizada, Ruminative Response Scale (RRS), foi validada em amostras não-clínicas. Objetivos: Avaliar ruminação transdiagnosticamente e determinar a validade de constructo da RRS em amostra clínica, buscando determinar fatores sócio-demográficos, clínicos e neurobiológicos associados a maiores escores de ruminação. Métodos: Estudo transversal, amostra não-probabilística. Foram convidados a participar 944 pacientes em atendimento psiquiátrico ambulatorial no HCPA entre março/2015 e junho/2016, maiores de 18 anos, que soubessem ler e escrever, e portadores de transtornos bipolares, depressão, esquizofrenia, esquizoafetivo, ansiedade generalizada, pânico, fobia específica e obsessivocompulsivo. Foram excluídos 373 com doenças que alteram resposta inflamatória, dependência química, gravidez, lactação, doenças neurológicas, vasculares e degenerativas. Recusaram-se a participar 254. Foram incluídos 317 pacientes, e 200 completaram a coleta de dados, que foi realizada em 4 etapas: 1) perfil sócio-demográfico e escalas auto-aplicáveis: ruminação, preocupação e funcionalidade; 2) amostras de sangue e entrevista clínica para aplicação das escalas de sintomas: depressão, mania, ansiedade e gravidade; 3) confirmação diagnóstica; e 4) processamento, armazenamento e análises bioquímicas das amostras de sangue. No primeiro artigo, revisamos sistematicamente a literatura sobre ruminação nos transtornos bipolares. No segundo, determinamos as validades de construto e externa da RRS. No terceiro, usamos machine learning para encontrar padrões de ruminação e determinar quais variáveis associadas preveem ruminação. Resultados: Ruminação está presente em todas as fases do transtorno bipolar, e é um sintoma estável independente do estado de humor, apesar de ter relação estreia com ele. Verificou-se também que mulheres ruminam mais que homens. Os escores de ruminação foram menores nos portadores de esquizofrenia que nos com depressão maior, bipolaridade e ansiedade. RRS apresentou boa confiabilidade, com 2-fatores correlacionados, brooding e ponderação, que apresentaram similaridade nas correlações com medidas clínicas, confirmando a validade externa transdiagnóstica. Por fim, encontrou-se que as variáveis associadas aos pacientes que mais ruminam são preocupação, sintomas de ansiedade generalizada e depressão, gravidade, nível socioeconômico e diagnóstico atual de pânico, sinalizando que ruminação pode ser um marcador de maior sensibilidade à ansiedade. Discussão: Ruminação parece ser um sintoma transdiagnóstico marcador de sofrimento. Os resultados desta tese contribuem para ampliar a discussão sobre diagnóstico psiquiátrico, agregando evidências para aprimorar as definições de limites e sobreposições diagnósticas entre as doenças mentais em que a ruminação ocorre. Por fim, conhecer melhor os mecanismos bioquímicos e clínicos envolvidos na ruminação contribuem na compreensão sobre quando ela deixa de ser um traço normal e vira um sintoma que necessita de tratamento. / Introduction: Rumination has been described as maladaptive perseveration of self-centered thoughts. Evidence indicates that rumination is associated with onset and maintenance of depressive episodes, it’s present in several mental disorders. Rumination is associated with markers of development of psychopathology, such as cerebral volumetry, memory, BDNF and serotonin genes. Measuring rumination is a challenge, considering that are available only psychometric scales. The most used, the Ruminative Responses Scale (RRS), was validated on non-clinical samples. Objectives: To evaluate transdiagnostically the rumination and to determine construct validity of the RRS in outpatients, in order to determine which associated factors lead the patients to ruminate. Methods: Cross-sectional study, non-probabilistic sample. A total of 944 patients in psychiatric outpatient treatment at HCPA between March / 2015 and June / 2016, major than 18 years old, knowing read and write, presenting bipolar disorder, schizophrenia, schizoaffective disorder, generalized anxiety disorder, panic disorder, phobia specific and obsessive-compulsive disorder were invited to participate. We excluded 373 patients with diseases that alter inflammatory response, chemical dependence, pregnancy, lactation, neurological, vascular and degenerative diseases. Two hundred fifty four refused to participate, 317 were included, and 200 completed the data collection, which was performed in 4 stages: 1) socio-demographic profile and self-applicable scales: rumination, worry and functionality; 2) blood samples and clinical interview for the application of symptom scales: depression, mania, anxiety and severity; 3) diagnostic confirmation; and 4) processing, storage and biochemical analyzes of blood samples. In the first article, we systematically reviewed the literature on rumination in bipolar disorders. In the second, we evaluated construct and external validity of RRS. In the third, we used machine learning algorithms to find patterns of rumination and to determine which associated variables predict rumination. Results: Rumination is present in all phases of bipolar disorder, it is a stable symptom, independent of mood, despite it has close relationship with it. It has also been found that women ruminate more than men. Rumination scores were lower in patients with schizophrenia than in major depression, bipolarity and anxiety patients. RRS presented good reliability, with correlated 2-factors, brooding and pondering, which presented similar correlations with clinical measures, confirming the external transdiagnostic validity. Finally, it was found that the variables associated with the greater scores of rumination are worry, symptoms of generalized anxiety and depression, severity of symptoms, socioeconomic level and current diagnosis of panic, signaling that rumination may be a marker of greater sensitivity to anxiety. Discussion: Rumination seems to be a transdiagnostic symptom of suffering. The results of this thesis contribute to broadening the discussion about psychiatric diagnostic, adding evidence to improve the definitions of limits and diagnostic overlaps between mental illnesses in which rumination occurs. Finally, a better understanding of the biochemical and clinical mechanisms involved in rumination may contribute to understanding of when rumination ceases to be a normal trait and becomes a symptom that requires treatment.

Introdução: Ruminação é a perseveração mal-adaptativa de pensamentos auto-centrados. Evidências sinalizam que ela está associada com início e manutenção de episódios depressivos, e ocorre em múltiplos transtornos mentais. A ruminação está associada com marcadores de desenvolvimento psicopatológico, como volumetria cerebral, memória, genes do BDNF e serotonina. É necessário aprofundar o conhecimento da ruminação enquanto traço dimensional, e conhecer melhor sua associação com variáveis sóciodemográficas, biológicas e clínicas para entender quando passa a ser um sintoma. Entretanto, aferi-la é um desafio, considerando que só existem escalas psicométricas. A mais utilizada, Ruminative Response Scale (RRS), foi validada em amostras não-clínicas. Objetivos: Avaliar ruminação transdiagnosticamente e determinar a validade de constructo da RRS em amostra clínica, buscando determinar fatores sócio-demográficos, clínicos e neurobiológicos associados a maiores escores de ruminação. Métodos: Estudo transversal, amostra não-probabilística. Foram convidados a participar 944 pacientes em atendimento psiquiátrico ambulatorial no HCPA entre março/2015 e junho/2016, maiores de 18 anos, que soubessem ler e escrever, e portadores de transtornos bipolares, depressão, esquizofrenia, esquizoafetivo, ansiedade generalizada, pânico, fobia específica e obsessivocompulsivo. Foram excluídos 373 com doenças que alteram resposta inflamatória, dependência química, gravidez, lactação, doenças neurológicas, vasculares e degenerativas. Recusaram-se a participar 254. Foram incluídos 317 pacientes, e 200 completaram a coleta de dados, que foi realizada em 4 etapas: 1) perfil sócio-demográfico e escalas auto-aplicáveis: ruminação, preocupação e funcionalidade; 2) amostras de sangue e entrevista clínica para aplicação das escalas de sintomas: depressão, mania, ansiedade e gravidade; 3) confirmação diagnóstica; e 4) processamento, armazenamento e análises bioquímicas das amostras de sangue. No primeiro artigo, revisamos sistematicamente a literatura sobre ruminação nos transtornos bipolares. No segundo, determinamos as validades de construto e externa da RRS. No terceiro, usamos machine learning para encontrar padrões de ruminação e determinar quais variáveis associadas preveem ruminação. Resultados: Ruminação está presente em todas as fases do transtorno bipolar, e é um sintoma estável independente do estado de humor, apesar de ter relação estreia com ele. Verificou-se também que mulheres ruminam mais que homens. Os escores de ruminação foram menores nos portadores de esquizofrenia que nos com depressão maior, bipolaridade e ansiedade. RRS apresentou boa confiabilidade, com 2-fatores correlacionados, brooding e ponderação, que apresentaram similaridade nas correlações com medidas clínicas, confirmando a validade externa transdiagnóstica. Por fim, encontrou-se que as variáveis associadas aos pacientes que mais ruminam são preocupação, sintomas de ansiedade generalizada e depressão, gravidade, nível socioeconômico e diagnóstico atual de pânico, sinalizando que ruminação pode ser um marcador de maior sensibilidade à ansiedade. Discussão: Ruminação parece ser um sintoma transdiagnóstico marcador de sofrimento. Os resultados desta tese contribuem para ampliar a discussão sobre diagnóstico psiquiátrico, agregando evidências para aprimorar as definições de limites e sobreposições diagnósticas entre as doenças mentais em que a ruminação ocorre. Por fim, conhecer melhor os mecanismos bioquímicos e clínicos envolvidos na ruminação contribuem na compreensão sobre quando ela deixa de ser um traço normal e vira um sintoma que necessita de tratamento. / Introduction: Rumination has been described as maladaptive perseveration of self-centered thoughts. Evidence indicates that rumination is associated with onset and maintenance of depressive episodes, it’s present in several mental disorders. Rumination is associated with markers of development of psychopathology, such as cerebral volumetry, memory, BDNF and serotonin genes. Measuring rumination is a challenge, considering that are available only psychometric scales. The most used, the Ruminative Responses Scale (RRS), was validated on non-clinical samples. Objectives: To evaluate transdiagnostically the rumination and to determine construct validity of the RRS in outpatients, in order to determine which associated factors lead the patients to ruminate. Methods: Cross-sectional study, non-probabilistic sample. A total of 944 patients in psychiatric outpatient treatment at HCPA between March / 2015 and June / 2016, major than 18 years old, knowing read and write, presenting bipolar disorder, schizophrenia, schizoaffective disorder, generalized anxiety disorder, panic disorder, phobia specific and obsessive-compulsive disorder were invited to participate. We excluded 373 patients with diseases that alter inflammatory response, chemical dependence, pregnancy, lactation, neurological, vascular and degenerative diseases. Two hundred fifty four refused to participate, 317 were included, and 200 completed the data collection, which was performed in 4 stages: 1) socio-demographic profile and self-applicable scales: rumination, worry and functionality; 2) blood samples and clinical interview for the application of symptom scales: depression, mania, anxiety and severity; 3) diagnostic confirmation; and 4) processing, storage and biochemical analyzes of blood samples. In the first article, we systematically reviewed the literature on rumination in bipolar disorders. In the second, we evaluated construct and external validity of RRS. In the third, we used machine learning algorithms to find patterns of rumination and to determine which associated variables predict rumination. Results: Rumination is present in all phases of bipolar disorder, it is a stable symptom, independent of mood, despite it has close relationship with it. It has also been found that women ruminate more than men. Rumination scores were lower in patients with schizophrenia than in major depression, bipolarity and anxiety patients. RRS presented good reliability, with correlated 2-factors, brooding and pondering, which presented similar correlations with clinical measures, confirming the external transdiagnostic validity. Finally, it was found that the variables associated with the greater scores of rumination are worry, symptoms of generalized anxiety and depression, severity of symptoms, socioeconomic level and current diagnosis of panic, signaling that rumination may be a marker of greater sensitivity to anxiety. Discussion: Rumination seems to be a transdiagnostic symptom of suffering. The results of this thesis contribute to broadening the discussion about psychiatric diagnostic, adding evidence to improve the definitions of limits and diagnostic overlaps between mental illnesses in which rumination occurs. Finally, a better understanding of the biochemical and clinical mechanisms involved in rumination may contribute to understanding of when rumination ceases to be a normal trait and becomes a symptom that requires treatment.

Les réseaux neuronaux profonds sont des outils prometteurs pour l'évaluation de la biodiversité aviaire, en particulier pour la détection des chants et la classification acoustique des espèces. Toutefois, on connaît mal l’étendue de leur capacité de généralisation face à la variation intraspécifique présente dans les chants d’oiseaux, ce qui pourrait mener à des biais. Notre étude porte sur l'évaluation des performances de BirdNET, un réseau neuronal profond, pour le traitement d’un corpus d'enregistrements audio caractérisés par une variation intraspécifique significative, en utilisant l’exemple du chant du bruant des prés (Passerculus sandwichensis). Dans la population de l'île de Kent, au Nouveau-Brunswick, les individus sont suivis et enregistrés grâce à leurs bagues de couleur et la présence de microdialectes est solidement documentée. Nous avons recueilli et annoté 69 606 chants provenant de 52 individus et analysé ces données à l'aide d’une version récente de BirdNET. Nos résultats révèlent que BirdNET démontre une précision globale suffisante, prédisant correctement 81,9 % des chants, ce qui dépasse les résultats rapportés par ses développeurs. Toutefois, nous avons observé une variation considérable dans les scores de confiance et les taux de prédiction exactes entre les individus, ce qui suggère des biais potentiels. Cependant, nos recherches n'ont pas mis en évidence de variation entre les résultats des différents microdialectes, ce qui souligne la relative robustesse de l'algorithme. Nous avançons que la variation observée entre les individus est due au fait que certains d’entre eux chantent systématiquement plus près des microphones, résultant en des chants plus clairs donc plus faciles à identifier. Pour mieux comprendre le processus de prise de décision de BirdNET, nous avons tenté de produire des cartes d'activation de classe, qui constituent un outil précieux pour identifier les éléments d’un chant qui déterminent une prédiction. Cependant, il ne nous a pas été possible d’obtenir des cartes d’activation de classe d’après la version actuellement disponible du code de BirdNET sans avoir recours à des connaissances avancées en informatique. L'accès à des outils explicatifs adaptés aux innovations récentes dans les architectures de réseaux neuronaux 4 profonds serait crucial pour mieux interpréter les résultats et renforcer la confiance des utilisateurs. Nos résultats soulignent la nécessité de poursuivre les recherches sur la capacité de généralisation des réseaux neuronaux profonds pour la bioacoustique en utilisant des ensembles de données monospécifiques portant sur de plus longues périodes ou des aires de répartition géographique plus vastes. En outre, l'extension de cette étude à des espèces ayant des répertoires plus importants ou des différences plus subtiles entre le chant des individus pourrait nous informer davantage sur les limites et le potentiel des algorithmes d'apprentissage profond pour la détection et la classification acoustiques des espèces. En conclusion, notre étude démontre les performances prometteuses de BirdNET pour le traitement d'un large corpus de chants de bruants des prés, et confirme son potentiel en tant qu'outil précieux pour l'évaluation de la biodiversité aviaire. Les biais dus aux techniques d’enregistrement et la variation dans les taux de succès observés entre les individus méritent d'être étudiés plus en détail. / Machine learning, particularly deep neural networks, has gained prominence as a valuable tool in ecological studies and wildlife conservation planning. In the field of avian biodiversity assessment, deep neural networks have shown remarkable promise, particularly in acoustic species detection and classification. Despite their success, a critical knowledge gap exists concerning the generalization ability of these algorithms across intraspecific variation in bird song. This raises concerns about potential biases and misinterpretation of results. This study focuses on evaluating the performance of BirdNET, a deep neural network, in processing audio recordings characterized by significant intraspecific variation in the Savannah Sparrow (Passerculus sandwichensis) song. Savannah Sparrows are an ideal candidate for this investigation, given their well-studied population on Kent Island, New Brunswick, Canada. Each male sings a unique, unchanging song throughout its life, and the population exhibits well-documented geographical microdialects. We collected a large corpus of Savannah Sparrow songs using autonomous and focal recorders on Kent Island, yielding a total of 69,606 manually annotated songs from 52 different sparrows. We analyzed the audio data using BirdNET-Analyzer. The resulting confidence scores were used to assess the algorithm's performance across microdialects and individual birds. Our results revealed that BirdNET exhibited considerable overall accuracy, correctly predicting 81.9% of the songs, which surpassed the results reported by the developers of BirdNET. We observed variations in BirdNET's confidence scores among individual birds, suggesting potential biases in its classifications. However, our investigation indicated no evidence of distinct biases towards specific microdialects, highlighting the algorithm's relative robustness across these groups. We suspect that the variation observed amongst individuals is caused by the fact that some were singing consistently closer to microphones, yielding clearer songs. To gain insights into BirdNET's decision-making process, we sought to employ class activation maps, a valuable tool for identifying essential song elements contributing to species predictions. However, we were unable to produce class activation maps from the current version of BirdNET 6 without advanced computer science skills. Access to informative tools adapted to recent innovations in deep neural network architectures for bioacoustic applications is crucial for understanding and interpreting results better. Such tools would enhance user confidence and favour accountability for conservation decisions based on these predictions. Our findings underscore the need for further research investigating the generalization capacity of deep neural networks in bioacoustics on single-species datasets with more extensive intraspecific variation and broader geographical ranges. Additionally, expanding this investigation to species with larger song repertoires or more subtle inter-individual song differences could provide valuable insights into the limits and potential of deep learning algorithms for acoustic species detection and classification. In conclusion, our study demonstrates BirdNET's promising performance in processing a large corpus of Savannah Sparrow songs, highlighting its potential as a valuable tool for avian biodiversity assessment. Biases and variations in confidence scores observed across individual birds warrant further investigation.