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Enregistrement W3177031541 · doi:10.1186/s13643-021-01719-0

Improved couple satisfaction and communication with marriage and relationship programs: are there gender differences?—a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3177031541 sur OpenAlexaff
Zeinab Javadivala, Hamid Allahverdipour, Mohammad Asghari Jafarabadi, Somaye Azimi, Neda Gilani, Vijay Kumar Chattu

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunnel plotMeta-analysisMedicinePublication biasCochrane LibrarySystematic reviewMEDLINERandomized controlled trialStudy heterogeneityPopulationConfidence intervalRandom effects modelInclusion and exclusion criteriaFamily medicineDemographyAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The aspects of marriage and relationship and their effect on couples’ satisfaction are essential and critical aspects to be explored in this globalized and contemporary world. Since there are no reported meta-analysis and systematic reviews conducted in the last two decades in this area, we aimed to investigate the effect of marriage and relationship programs (MRP) on couples’ relationship satisfaction (CRS) and couples’ relationship communication (CRC) and also to determine the gender differences if any. Method In this systematic review and meta-analysis, the randomized clinical trials (RCTs) published between 2000 and July 26, 2019, were retrieved from several online electronic databases such as Medline, Embase, ProQuest, and Cochrane Library. Inclusion and exclusion criteria were developed using the PICO (Population, Intervention, Comparison, Outcome) framework of PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). The mean differences (MDs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. The reported summary statistics were calculated as random effects models based on the heterogeneity between the studies model. Funnel plots and the Egger regression test was used to confirm the presence of any publication bias. Results Of the total 12 intervention studies included, five (5) are education/communication skills programs, three (3) enrichment programs, and four (4) therapy programs. The impact of these programs was investigated on CRS and CRC. Therapy programs had a larger effect than other programs (pooled MD: 0.53 (95% CI = 0.35 to 0.71, I 2 = 71.5% p = 0.0001) and had a larger effect size on wives (pooled MD: 0.53 (95% CI 0.25 to 0.80, I 2 = 74.1% p = 0.0001) than husbands RS (pooled MD: 0.26 (95% CI 0.25 to 0.76, I 2 = 72.4% p = 0.0001). In RC (relationship communication) area, the Enhancement programs showed the small to large effect on CRC (pooled MD: 1.31 (95% CI = 0.13 to 2.50, I 2 = 94.7% p = 0.0001)) and educational programs showed small to medium effect (pooled MD: 0.32 (95% CI = 0.13 to 0.50, I 2 = 74.5% p = 0.0001) on women and no effect on men. Conclusion Due to the high effect of the therapy programs on CRS and enhancement program on CRC in the current meta-analysis, the priority of their utilizations in interventions, especially by psychologists and mental health professionals, should be emphasized. Therefore, mental health planning in communities to develop MRP and care for couples’ health should be given special attention to men’s health. Due to the high heterogeneity of the results and with scanty literature in this specific domain, we are uncertain about their actual effect. However, well-designed RCTs with a larger sample size would be beneficial in closely examining the effect of MRPs on CRS and CRC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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