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Enregistrement W3181118230 · doi:10.1016/j.ijchp.2021.100256

An International Study on Psychological Coping During COVID-19: Towards a Meaning-Centered Coping Style

2021· article· en· W3181118230 sur OpenAlexaff
Nikolett Eisenbeck, David F. Carreno, Paul T. P. Wong, Joshua A. Hicks, Ruíz-Ruano García María, Jorge López Puga, W. James Greville, Ines Testoni, Gianmarco Biancalani, Ana C Cepeda-Lopez, Sofía Villareal, Violeta Enea, Christian Schulz, Jonas Jansen, Murat Yıldırım, Gökmen Arslan, José Fernando A. Cruz, Rui Sofia, Maria José Ferreira, Farzana Ashraf, Grażyna Wąsowicz, Shahinaz M. Shalaby, Reham A. Amer, Hadda Yousfi, JohnBosco Chika Chukwuorji, Valeschka Martins Guerra, Sandeep Kumar Singh, Samantha J. Heintzelman, Bonar Hutapea, Bouchara Béjaoui, Arobindu Dash, Károly Kornél Schlosser, Malin Anniko, Martin Rossa, Hattaphan Wongcharee, Andreja Avsec, Gaja Zager Kocjan, Tina Kavčič, Dmitry Leontiev, Olga Taranenko, Е. Рассказова, Elizabeth A. Maher, José M. García‐Montes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical and Health Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoping (psychology)PsychologyMental healthLonelinessAnxietyClinical psychologyDistressSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the role of different psychological coping mechanisms in mental and physical health during the initial phases of the COVID-19 crisis with an emphasis on meaning-centered coping. A total of 11,227 people from 30 countries across all continents participated in the study and completed measures of psychological distress (depression, stress, and anxiety), loneliness, well-being, and physical health, together with measures of problem-focused and emotion-focused coping, and a measure called the Meaning-centered Coping Scale (MCCS) that was developed in the present study. Validation analyses of the MCCS were performed in all countries, and data were assessed by multilevel modeling (MLM). The MCCS showed a robust one-factor structure in 30 countries with good test-retest, concurrent and divergent validity results. MLM analyses showed mixed results regarding emotion and problem-focused coping strategies. However, the MCCS was the strongest positive predictor of physical and mental health among all coping strategies, independently of demographic characteristics and country-level variables. The findings suggest that the MCCS is a valid measure to assess meaning-centered coping. The results also call for policies promoting effective coping to mitigate collective suffering during the pandemic. Este estudio examinó el papel de diferentes estrategias de afrontamiento psicológico en la salud mental y física durante las fases iniciales de la crisis de COVID-19. 11,227 personas de 30 países representando todos los continentes participaron en el estudio y completaron medidas de malestar psicológico (depresión, estrés y ansiedad), soledad, bienestar, salud física, medidas de afrontamiento centrado en el problema y en la emoción, y una medida denominada Escala del Afrontamiento Centrado en el Sentido (MCCS) que fue desarrollada en este estudio. El análisis de validación de la MCCS se realizó en todos los países, y los datos se evaluaron mediante un modelo multinivel. La MCCS mostró una estructura unifactorial en 30 países con buenos resultados de validez test-retest, concurrente y divergente. Los análisis mostraron resultados mixtos en cuanto a las estrategias de afrontamiento centradas en la emoción y en el problema. La MCCS fue el predictor positivo más fuerte de salud física y mental, independientemente de las características demográficas y las variables a nivel de país. Los resultados sugieren que la MCCS es un insrumento fiable para medir afrontamiento centrado en el sentido. Estos resultados pueden servir para dirigir políticas que promuevan un afrontamiento eficaz con el fin de mitigar el sufrimiento colectivo durante la pandemia.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,444
Tête enseignante GPT0,656
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations102
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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