Coping strategies patterns to buffer the psychological impact of the State of Emergency in Spain during the COVID-19 pandemic’s early months
Notice bibliographique
Résumé
Coping style represents the cognitive and behavioral patterns to manage particular demands appraised as taxing the resources of individuals. Studies report associations between certain coping styles and levels of adjustment of anxious symptomatology and emotional distress. The main objective of this study was to analyze behavioral co-occurrent patterns and relationships in the coping strategies used to deal with psychological distress displayed by the Spanish adult population during the first State of Emergency and lockdown of the COVID-19 pandemic. This is a cross-sectional study that uses selective methodology complemented with an indirect observational methodology, with a nomothetic/punctual/unidimensional design. We collected 996 surveys from 19 out of the 22 autonomous regions in Spain. We focused the analysis on sociodemographic variables, cumulative incidence of the COVID-19 disease and psychological distress variables. We performed two different inferential analyses: Lag sequential analysis to define the participant coping patterns, and polar coordinate analysis to study the interrelationship of the focal behavior with conditioned behaviors. We found behavioral co-occurrent patterns of coping strategies with problem avoidance being found as the coping strategy most frequently engaged by participants. Interestingly, the problem avoidance strategy was not associated with lower anxious symptomatology. By contrast, emotion-focused strategies such as express emotions and social support were associated with higher anxious symptomatology. Our findings underscore the importance of furthering our understanding of coping as a way to aid psychological distress during global public health emergencies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».