Reverse relationships between utilization of personal resources and psychopathology
Notice bibliographique
Résumé
Background Hobfoll’s research documented decrease in psychopathological manifestations in individuals who utilized psychosocial and material resources. We have developed a rehabilitation planning and progress monitoring instrument (Resourcefulness for Recovery Inventory –Research Edition) that fills the gap in the assessment and treatment of patients with physical and psychological conditions. This 18 bipolar scale instrument includes subscales such as: having control versus being controlled, having positive ideations versus negative, positive emotions versus negative, integration versus disintegration, and acceptance versus non-acceptance among others. The scale was standardized in Canada on more than 550 patients who suffered psycho-traumatic and physical injuries. Method 52 patients who were treated with psycho education, cognitive therapy and hypnotherapy for panic and generalized anxiety disorders at the Moscow Research Institute of Psychiatry were administered RRI-RE pre-and post along with various measures of psychopathology (such as SCL-90-R, BDI, The Spielberger State Trait Anxiety Inventory, Five-Factor Mindfulness Questionnaire, Mindful Attention Awareness Scale, and Qualitative-Quantitative Clinical Scale). Nonparametric statistics (Wilcoxon matched pairs test and Mann-Whitney Test) were used to make comparisons between T1 and T2. Conclusion The treatment group have improved to various levels (ranging from p<.0001 to p<.002) on the measures of psychopathology as compared to the control group. The subgroup that achieved full recovery was characterized by the substantial improvement on the RRI-RE negative scales, while the subgroup showing partial recovery demonstrated moderate improvements on both RRI-RE positive and negative scales but to a lesser degree than the group with full recovery.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».