MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205372977 · doi:10.2196/27707

The Role of Emotion Regulation and Loss-Related Coping Self-efficacy in an Internet Intervention for Grief: Mediation Analysis

2021· article· en· W4205372977 sur OpenAlexvenueno aff
Jeannette Brodbeck, Thomas Berger, Nicola Biesold, Franziska Rockstroh, Stefanie J. Schmidt, Hansjörg Znoj

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPsychologyGriefPsychological interventionCoping (psychology)Clinical psychologyPsychopathologyPath analysis (statistics)Complicated griefSelf-efficacyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internet interventions for mental disorders and psychological problems such as prolonged grief have established their efficacy. However, little is known about how internet interventions work and the mechanisms through which they are linked to the outcomes. OBJECTIVE: As a first step in identifying mechanisms of change, this study aimed to examine emotion regulation and loss-related coping self-efficacy as putative mediators in a randomized controlled trial of a guided internet intervention for prolonged grief symptoms after spousal bereavement or separation or divorce. METHODS: The sample comprised older adults who reported prolonged grief or adaptation problems after bereavement, separation, or divorce and sought help from a guided internet intervention. They were recruited mainly via newspaper articles. The outcome variables were grief symptoms assessed using the Texas Revised Inventory of Grief and psychopathology symptoms assessed using the Brief Symptom Inventory. A total of 6 module-related items assessed loss-focused emotion regulation and loss-related coping self-efficacy. In the first step, path models were used to examine emotion regulation and loss-related coping self-efficacy as single mediators for improvements in grief and psychopathology symptoms. Subsequently, exploratory path models with the simultaneous inclusion of emotion regulation and self-efficacy were used to investigate the specificity and relative strength of these variables as parallel mediators. RESULTS: A total of 100 participants took part in the guided internet intervention. The average age was 51.11 (SD 13.60) years; 80% (80/100) were separated or divorced, 69% (69/100) were female, and 76% (76/100) were of Swiss origin. The internet intervention increased emotion regulation skills (β=.33; P=.001) and loss-related coping self-efficacy (β=.30; P=.002), both of which correlated with improvements in grief and psychopathology symptoms. Path models suggested that emotion regulation and loss-related coping self-efficacy were mediators for improvement in grief. Emotion regulation showed a significant indirect effect (β=.13; P=.009), whereas coping self-efficacy showed a trend (β=.07; P=.06). Both were confirmed as mediators for psychopathology (β=.12, P=.02; β=.10; P=.02, respectively). The path from the intervention to the improvement in grief remained significant when including the mediators (β=.26, P=.004; β=.32, P≤.001, respectively) in contrast to the path from the intervention to improvements in psychopathology (β=.15, P=.13; β=.16, P=.10, respectively). CONCLUSIONS: Emotion regulation and loss-related coping self-efficacy are promising therapeutic targets for optimizing internet interventions for grief. Both should be further examined as transdiagnostic or disorder-specific putative mediators in internet interventions for other disorders. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02900534; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02900534. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s13063-016-1759-5.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetGrief, Bereavement, and Mental HealthTravaux en français237 207