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Enregistrement W1993217512 · doi:10.1080/10253890310001594487

Systems of Coping Associated with Dysphoria, Anxiety and Depressive Illness: A Multivariate Profile Perspective

2003· article· en· W1993217512 sur OpenAlexaff
Kimberly Matheson, Hymie Anisman

Notice bibliographique

RevueStress · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysphoriaPsychologyCoping (psychology)Clinical psychologyRuminationStressorAnxietyMoodCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As numerous coping strategies to deal with stressors can be used concurrently or sequentially, it may be productive to consider coping from a broad, systemic perspective. Using profile analysis and multivariate techniques, we demonstrated that coping profiles comprising multiple strategies distinguished between various mood states (dysphoria, anxiety, major depression, dysthymia and obsessive-compulsive disorder (OCD)). Generally, affective disturbances were associated with increased levels of rumination, cognitive distraction and emotion-focused coping (emotional expression, other-blame, self-blame, emotional containment and passive resignation) coupled with diminished problem solving and social support seeking. These coping profiles, however, varied as a function of anxiety vs. dysphoria, and severity of dysphoric symptoms, although the profile of dysphoric individuals was similar to that of clinically diagnosed dysthymic and major depressive patients. While coping profiles were generally stable over time (6 months), improvement or deterioration of mood was accompanied by corresponding alterations of coping profiles. Importantly, coping profile was not simply a correlate of dysphoric mood, but was also found to be an antecedent condition that favored the evolution of more severe affective problems. It is suggested that a multidimensional approach may prove useful in understanding coping as a dynamic system, and may have implications for clinical intervention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations192
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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