The Effect of Trait Rumination on Adaptation to Repeated Stress
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Exaggerated and prolonged cardiovascular responses to mental stress have been implicated in the etiology of hypertension. Rumination may play a role in the maintenance or reactivation of cardiovascular responses to mental stress and prevent cardiovascular adaptation or create sensitization on reexposure. The purpose of this study was to evaluate the influence of trait rumination on patterns of cardiovascular response adaptation after repeated exposure to a mental stressor. METHODS: Cardiovascular data were collected from 82 undergraduate women during a baseline period and during a 5-minute emotional recall task on two separate occasions. Trait rumination was assessed using the Stress-Reactive Rumination Scale. RESULTS: A series of session (Sessions 1 and 2)-by-trait rumination general linear model repeated-measures analyses of covariance revealed several session-by-trait rumination interactions, such that participants who displayed higher levels of trait rumination showed less SBP (partial η(2) = 0.83, p = .01), diastolic blood pressure (partial η(2) = 0.84, p = .01), and heart rate (partial η(2) = 0.82, p = .02) adaptation to the laboratory mental stress task at the second exposure relative to those with lower levels of trait rumination. CONCLUSIONS: These findings suggest that trait rumination may contribute to sustained increases in blood pressure by influencing adaptation to mental stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».