FACTORS CONTRIBUTING TO WELL-BEING: COMPARING FUNCTIONAL SOMATIC SYMPTOM DISORDERS AND WELL-DEFINED AUTOIMMUNE DISORDERS
Notice bibliographique
Résumé
"Functional somatic symptom disorders (FSSDs) are defined by persistent and chronic bodily complaints without a pathological explanation. Mindfulness involves the focus on the present moment by noticing surroundings, thoughts, feelings, and events, being nonreactive, being non-judgemental, and self-accepting. Psychological flexibility (PF) involves a focus on the present and the prioritization of thoughts, emotions, and behaviours that align with individual values and goals (Francis et al., 2016). Although PF does not involve a mindfulness practice, the two constructs are related. Research indicates consistent reported positive associations between mindfulness, PF, psychological wellbeing, and medical symptoms. In this study, individuals with FSSDs (fibromyalgia, chronic fatigue syndrome) were compared to those with well-defined autoimmune illnesses (multiple sclerosis, rheumatoid arthritis; AD) to determine how psychosocial factors affect wellness. Participants (N = 609) were recruited from social media and online support groups and completed questionnaires to assess physical health (Chang et al., 2006), psychological wellness (Diener et al., 1985), anxiety (Spitzer et al., 2006), depression (Martin et al., 2006), psychological flexibility, (Francis et al., 2016) and mindfulness (Droutman et al., 2018]. Results indicated that having an FSSD and higher depression was associated with both lower physical and psychological wellness. Interestingly, different aspects of psychological flexibility predicted physical and psychological wellness. These results suggest that different aspects of PF are associated with better physical and psychological health. As PF is modifiable, individuals with chronic conditions could receive training that could ultimately improve their overall health."
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».