Anger response styles and blood pressure: At least Don’t Ruminate about it!
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on anger suggests a link with blood pressure (BP), but the findings are complex and highly variable; this is at least partly attributable to measurement issues. PURPOSE: In this study we used a new model of anger responding that comprises 6 independent anger response styles in 2 dimensions: Aggression, Assertion, Social Support Seeking, Diffusion, Avoidance, and Rumination. Linear and interactive relations between the anger response styles and resting and ambulatory BP were tested, controlling for traditional risk factors and level of hostility. METHODS: Data from 2 samples of different cardiovascular health status were examined. In Study 1, 109 healthy participants (45 men and 64 women) were recruited. Study 2 involved a sample of 159 hypertensive patients (90 men and 69 women). All participants provided demographic and health information; completed the Behavioral Anger Response Questionnaire, a hostility measure; and underwent resting BP measurement. Study 2 participants also provided 24-hr ambulatory BPs. RESULTS: Examination of linear effects revealed inconsistent associations between anger response styles and BP. The moderating effect of Rumination on the relationship between the other anger response styles and BP was examined next. Rumination had a deleterious influence on the relation between Avoidance and Assertion and resting and ambulatory BP levels. The moderating influence of Rumination on Social Support Seeking varied between the genders. CONCLUSIONS: Overall, the results suggest that rumination is a critical moderating variable in the relation of anger and BP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».