The Sequential Relation Between Changes in Catastrophizing and Changes in Posttraumatic Stress Disorder Symptom Severity
Notice bibliographique
Résumé
Catastrophizing has been discussed as a cognitive precursor to the emergence of posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms following the experience of stressful events. Implicit in cognitive models of PTSD is that treatment-related reductions in catastrophizing should yield reductions in PTSD symptoms. The tenability of this prediction has yet to be tested. The present study investigated the sequential relation between changes in a specific form of catastrophizing-symptom catastrophizing-and changes in PTSD symptom severity in a sample of 73 work-disabled individuals enrolled in a 10-week behavioral activation intervention. Measures of symptom catastrophizing and PTSD symptom severity were completed at pre-, mid-, and posttreatment assessment points. Cross-sectional analyses of pretreatment data revealed that symptom catastrophizing accounted for significant variance in PTSD symptom severity, β = .40, p < .001, sr = .28 (medium effect size), even when controlling for known correlates of symptom catastrophizing, such as pain and depression. Significant reductions in symptom catastrophizing and PTSD symptoms were observed during treatment, with large effect sizes, ds = 1.42 and 0.94, respectively, ps < .001. Cross-lagged analyses revealed that early change in symptom catastrophizing predicted later change in PTSD symptoms; early changes in PTSD symptom severity did not predict later change in symptom catastrophizing. These findings are consistent with the conceptual models that posit a causal relation between catastrophizing and PTSD symptom severity. The clinical implications of the findings are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».