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Enregistrement W2604352892

Coping Strategies in Major Depression and over the Course of Cognitive Therapy for Depression/Les Stratégies D'adaptation Associées À la Dépression et Leur éVolution Au Cours D'un Traitement Cognitif

2017· article· fr· W2604352892 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Martin Drapeau, Emily Blake, Keith S. Dobson, Annett Körner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Counselling and Psychotherapy · 2017
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Coping (psychology)PsychologyMoodMental healthPsychiatryExcellenceMedicineGerontologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major depression is predicted to become the primary contributor to disease burden in high-income countries such as Canada by 2030 (Mathers & Loncar, 2006). While the disorder's worldwide lifetime prevalence is estimated to be in the 8-12% range, these rates are slightly higher in Canada, with a 24% lifetime prevalence among women and a 15% lifetime prevalence among men (Andrade et al., 2006; Hirschfeld et al., 1997). Beyond the individual suffering that major depression is associated with, which limits activities of daily living at home, work, and school, depression also poses a serious economic problem to society. In Canada alone, overall economic losses have been estimated at $4.5 billion annually, making depression one of the costliest health problems in Canada (Stephens & Joubert, 2001). It is no surprise, then, that a considerable amount of attention has been given to developing effective treatments for depression.Cognitive therapy (CT) is one such treatment; it has been shown to be both efficacious and effective in treating major depression, and is now recommended in most reputable practice guidelines (e.g., National Institute for Health and Care Excellence, 2009; Parikh et al., 2009). However, a successful treatment should not only alleviate symptoms but also alter the underlying factors theoretically linked to the onset and maintenance of a clinical condition. Hence, as support for the efficacy of CT for treating depression increased, the focus in research also shifted toward the mechanisms through which CT achieves its results (Ekers, Richards, & Gilbody, 2008; Kazdin, 2007). For example, because mood disorders are believed to be related to a person's negatively biased information-processing and to dysfunctional beliefs that influence motivation, behaviour, and affect (e.g., Beck, Rush, Shaw, & Emery, 1979), a plethora of studies have examined how core cognitive processes such as cognitive errors, dysfunctional attitudes, and negative automatic thoughts, amongst others, are related to depression (e.g., Blake, Dobson, Sheptycki, & Drapeau, 2016; Clark, Beck, & Alford, 1999; Marton, Connolly, Kutcher, & Korenblum, 1993; Pothier, Dobson, & Drapeau, 2012; Schwartzman, Stamoulos, et al., 2012).Other studies have focused on another construct that is central to cognitive behavioural theories of depression: coping (see Beck, 1976), which refers to strategies that are used to respond to and produce an acceptable adaptation to stressors and situations (Perry, Drapeau, & Dunkley, 2007). Indeed, developing appropriate and adaptive coping strategies and eliminating maladaptive coping strategies are two of the aims of therapy (e.g., David, 2006; Wenzel, 2013). Over the last few decades, it has been shown that depression is related to such maladaptive coping strategies as helplessness (e.g., Pryce et al., 2011), rumination (e.g., Hong, 2007), wishful thinking and avoidance (e.g., Trew, 2011), escape (e.g., Ottenbreit & Dobson, 2004), social isolation (e.g., Hawton et al., 2011), and other types of maladaptive coping strategies (e.g., Mahmoud, Staten, Hall, & Lennie, 2012; Morris, Kouros, Fox, Rao, & Garber, 2014). It has also been found that depressed individuals use fewer adaptive coping strategies (including problem-solving strategies) and less positive reappraisal and negotiation strategies than non- or less-depressed individuals (Garnefski, Legerstee, Kraaij, van den Kommer, & Teerds, 2002; Gloria & Steinhardt, 2014; Sinclair, Wallston, & Strachan, 2016).However, a subset of early studies concluded that use of coping strategies that focus on problem solving are not different in individuals suffering from depression compared to nondepressed individuals (e.g., Coyne, Aldwin, & Lazarus, 1981), while others suggested that there may even be increased levels of coping involving self-reliance among participants with higher levels of depressive symptoms (see Folkman & Lazarus, 1986). …

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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