The Role of Anger in Generalized Anxiety Disorder
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Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the role of anger in the context of anxiety disorders, particularly with generalized anxiety disorder (GAD). The aim of study was to examine the relationship between specific dimensions of anger and GAD. Participants (N=381) completed a series of questionnaires, including the Generalized Anxiety Disorder Questionnaire (GAD-Q-IV; Newman et al., 2002, Behavior Therapy, 33, 215-233), the State-Trait Anger Expression Inventory (STAXI-2; Spielberger 1999, State-Trait Anger Expression Inventory-2: STAXI-2 professional manual, Odessa, FL: Psychological Assessment Resources) and the Aggression Questionnaire (AQ; Buss & Perry 1992, Journal of Personality and Social Psychology, 63, 452-459). The GAD-Q-IV identifies individuals who meet diagnostic criteria for GAD (i.e. GAD analogues) and those who do not (non-GAD). The STAXI-2 includes subscales for trait anger, externalized anger expression, internalized anger expression, externalized anger control and internalized anger control. The AQ includes subscales for physical aggression, verbal aggression, anger and hostility. The GAD-Q-IV significantly correlated with all STAXI-2 and AQ subscales (r's ranging from .10 to .46). Multivariate analyses of variance revealed that GAD analogues significantly differed from non-GAD participants on the combined STAXI-2 subscales (η2=.098); high levels of trait anger and internalized anger expression contributed the most to GAD group membership. GAD analogue participants also significantly differed from non-GAD participants on the combined AQ subscales (η2=.156); high levels of anger (affective component of aggression) and hostility contributed the most to GAD group membership. Within the GAD analogue group, the STAXI-2 and AQ subscales significantly predicted GAD symptom severity (R2=.124 and .198, respectively). Elevated levels of multiple dimensions of anger characterize individuals who meet diagnostic criteria for GAD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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