Which Emotion Regulation Strategies are Most Associated with Trait Emotion Dysregulation? A Transdiagnostic Examination
Notice bibliographique
Résumé
Although definitions of emotion dysregulation infer difficulties in selecting and implementing emotion regulation (ER) strategies, surprisingly few studies have examined the relationship between trait emotion dysregulation and a wide range of specific ER strategies. The present study used a data-driven approach to assess trait- and state-related ER strategy use in 99 women (aged 18-55) recruited from the community with varying levels of trait emotion dysregulation. Participants completed self-report questionnaires assessing habitual ER strategy implementation and self-ratings of ER strategy use in vivo during negative mood inductions. Principal components analysis revealed four self-report questionnaire-based and three mood-induction-based groupings comprising both optimal and suboptimal strategies. After adjusting for demographic and clinical variables, results from self-report questionnaires indicated that trait emotion dysregulation was significantly associated with higher endorsements of suboptimal strategies in two groupings (e.g., self-criticism, rumination, and social withdrawal; catastrophizing and blaming others) and lower endorsements of optimal ER strategies in one grouping (e.g., cognitive reappraisal and problem solving). In the context of mood induction, trait emotion dysregulation was significantly associated with higher endorsements of suboptimal ER strategies from one cluster only (e.g., expressive suppression, thought avoidance, and self-criticism). Such transdiagnostic, data-driven approaches can uncover how the application of specific ER strategies both habitually and during negative mood states is associated with trait emotion dysregulation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».