More is not always better: Strategies to regulate negative mood induction in women with borderline personality disorder and depressive and anxiety disorders.
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with borderline personality disorder (BPD) have difficulties regulating emotions, which may be a consequence of using less effective emotion regulation (ER) strategies to lessen the intensity of their negative emotions. It is not yet known whether people with BPD utilize particular ER strategies to modulate specific mood states and if these strategies are different from those used by individuals with depressive and anxiety disorders. In the present study, 90 participants (30 BPD, 30 anxiety and/or depressive disorders, and 30 healthy controls) underwent a mood induction procedure and specified which ER strategies they used and their perceived difficulty regulating mood following induction. Compared with healthy controls, BPD endorsed higher negative mood prior to, immediately following, and 4 min after neutral and negative mood inductions; more maladaptive ER strategies (e.g., rumination); and more perceived difficulty regulating negative mood. Compared with anxiety and/or depressive disorders, BPD endorsed similar ER strategies and subjective difficulty during mood inductions, endorsed higher negative mood following a neutral video and 1 negative video, and recorded higher RSA reactivity during and following 2 negative videos. Results suggest that individuals with BPD use a higher number of maladaptive ER strategies compared with healthy controls, which may lead to less effective modulation of negative mood and higher reports of difficulty regulating emotions. In addition, physiological measurements indicated that individuals with BPD may have higher RSA reactivity in response to negative mood induction compared with other mental disorders, which may reflect inefficient or disorganized attempts to regulate emotional arousal. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».