Predicting Generalized Anxiety Disorder Based on Emotion Regulation Deficits, Thought-Action Fusion, and Behavioral Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims: Generalized anxiety disorder (GAD) can be affected by different emotional, cognitive, and natural factors. The purpose of this study was to predict GAD based on emotion regulation deficits, thought-action fusion, and behavioral inhibition. \nMethods: This was a correlational study. The study sample was comprised of 135 patients with GAD selected from among patients who were referred to psychiatric clinics and centers in Tabriz, Iran, using convenient sampling method. The data collection tool consisted of cognitive emotion regulation questionnaire (CERQ), thought fusion instrument (TFI), Beck Anxiety Inventory (BDI), retrospective and adults measures of behavioral inhibition (RMBI, AMBI), and the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Data were analyzed using Pearson correlation coefficient and stepwise multiple regression analysis method. \nResults: Difficulty in describing and identifying emotions, maladaptive emotion regulation strategies, thought-action fusion, and childhood behavioral inhibition had significant relationships with GAD \n(P < 0.010). Moreover, stepwise regression analysis showed that difficulty in identifying emotions, maladaptive emotion regulation, thought-action fusion, and childhood behavioral inhibition were the best predictors for GAD, respectively. \nConclusion: Considering the role of emotion regulation deficits, thought-action fusion, and childhood behavioral inhibition in GAD, these variables must be taken into account in the prevention and treatment programs for GAD. \n \n \nKeywords: Emotion regulation deficits, Thought-action fusion, Behavioral inhibition, Generalized anxiety disorder
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».