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Enregistrement W2411122100 · doi:10.1017/s2045796015000505

Coping strategies and distress reduction in psychological well-being? A structural equation modelling analysis using a national population sample

2015· article· en· W2411122100 sur OpenAlexafffundabout
Xiangfei Meng, Carl D’Arcy

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Psychiatric Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésCoping (psychology)Structural equation modelingConfirmatory factor analysisPopulationDistressMental healthPsychologyClinical psychologyExploratory factor analysisPsychiatryMedicinePsychometricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is understood about of the role of coping strategies in psychological well-being (PWB) and distress for the general population and different physical and psychiatric disease groups. A thorough examination of these relationships may provide evidence for the implementation of public mental health promotion and psychiatric disease prevention strategies aimed at improving the use of positive coping approaches or addressing the causes and maintainers of distress. The present study using a structural equation modelling (SEM) approach and nationally representative data on the Canadian population investigates the relationships among PWB, distress and coping strategies and identifies major factors related to PWB for both the general population and diverse-specific disease groups. METHODS: Data examined were from the Canadian Community Health Survey of Mental Health and Well-being (CCHS 1.2), a large national survey (n = 36 984). We applied exploratory factor analysis (EFA), confirmatory factor analysis and SEM to build structural relationships among PWB, distress and coping strategies in the general population. RESULTS: Both SEM measurement and structure models provided a good fit. Distress was positively related to negative coping and negatively related to positive coping. Positive coping indicated a higher level of PWB, whereas negative coping was associated with a lower level of PWB. PWB was negatively related to distress. These same relationships were also found in the population subgroups. For the population with diseases (both physical and psychiatric diseases, except agoraphobia), distress was the more important factor determining subjective PWB than the person's coping strategies, whereas, negative coping had a major impact on distress in the general population. Strengths and limitations were also discussed. CONCLUSIONS: Our findings have practical implications for public psychiatric disease intervention and mental health promotion. As previously noted positive/adaptive coping increased the level of PWB, whereas negative/maladaptive coping was positively related to distress and negatively related to PWB. Distress decreased the level of PWB. Our findings identified major correlates of PWB in both the general population and population subgroups. Our results provide evidence for the differential use of intervention tactics among different target audiences. In order to improve the mental health of the general population public mental health promotion should focus on strategies that reduce negative coping at a population level, whereas clinicians treating individual clients should make the reduction of distress their primary target to maintain or improve patients' PWB.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations76
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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