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Enregistrement W2586833560 · doi:10.1080/0167482x.2017.1289369

Whose fault is it? Blame predicting psychological adjustment and couple satisfaction in couples seeking fertility treatment

2017· article· en· W2586833560 sur OpenAlexaff
Katherine Péloquin, Audrey Brassard, Virginie Arpin, Stéphane Sabourin, John Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosomatic Obstetrics & Gynecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBlameFertilityAnxietyClinical psychologyDepression (economics)Social psychologyPsychiatryDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infertility bears psychological and relational consequences for couples who face this problem. Few studies have examined the role of self- and partner blaming to explain psychological and relationship adjustment in couple presenting with a fertility problem. This study used a dyadic approach to explore the links between blaming oneself and one's partner and both partners' symptoms of depression and anxiety, and couple satisfaction in 279 couples enrolled in fertility treatments. Partners were questioned about the extent to which they blamed themselves and their partner for the fertility problem. They also completed the Dyadic Adjustment Scale and the Index of Psychological Symptoms. Path analyses based on the Actor-Partner Interdependence Model showed that self-blame predicted anxiety and depression symptoms in both men and women. Men's self-blame also predicted their own lower relationship satisfaction, whereas women's self-blame predicted more depression and anxiety in their partner. Partner blame in women predicted their own and their partner lower relationship satisfaction. Women's tendency to blame their partner also predicted their own depression symptoms. Clinical implications of these findings are discussed.

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)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations61
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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