The Relationship Between Health Anxiety and Thought-Action Fusion
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with health anxiety (HA) frequently believe that they have a serious illness, or may develop a serious illness, despite having no clear medical issues. HA has been found to be comorbid with both obsessive-compulsive disorder (OCD) and generalized anxiety disorder (GAD). Underlying cognitive distortions associated with these disorders may help explain their overlap. One cognitive distortion that has previously been found in OCD and GAD is thought-action fusion (TAF). TAF consists of Likelihood-Self TAF, Likelihood-Other TAF, and Moral TAF. Likelihood TAF is the belief that if you think about an event it will make the event more likely to occur, either to yourself (Likelihood-Self) or to someone else (Likelihood-Other). Moral TAF is the belief that an immoral thought is equivalent to an immoral behaviour. The present study used self-report questionnaires to assess the relationships between HA, OCD, GAD, and TAF in a non-clinical university sample (N=230). Using hierarchical regression analyses, Likelihood-Self TAF, p < .001, and Likelihood-Other TAF p < .001, uniquely predicted HA when controlling for OCD and GAD symptoms. Moral TAF, p = .26, was not a unique predictor of HA. These results indicate that both researchers and clinicians may wish to further explore the role of Likelihood TAF in the development and maintenance of HA. Discipline: Psychology (Honours) Faculty Mentor: Dr. Alexander Penney
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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 | 0,004 | 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 | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».