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Enregistrement W4205977150 · doi:10.1017/s0033291721005432

Attentional bias toward health-threat in health anxiety: a systematic review and three-level meta-analysis

2022· review· en· W4205977150 sur OpenAlexaff
Congrong Shi, Steven Taylor, Michael Witthöft, Xiayu Du, Tao Zhang, Shan Lu, Zhihong Ren

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttentional biasAnxietyMeta-analysisPsycINFOPsychologyClinical psychologyContext (archaeology)Mental healthVigilance (psychology)Publication biasScopusMEDLINEPsychiatryMedicineCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attentional bias toward health-threat may theoretically contribute to the development and maintenance of health anxiety, but the empirical findings have been controversial. This study aimed to synthesize and explore the heterogeneity in a health-threat related attentional bias of health-anxious individuals, and to determine the theoretical model that better represents the pattern of attentional bias in health anxiety. Four databases (Web of Science, PubMed, PsycINFO, and Scopus) were searched for relevant studies, with 17 articles (N = 1546) included for a qualitative review and 16 articles (18 studies) for a three-level meta-analysis (N = 1490). The meta-analytic results indicated that the health anxiety group, compared to the control group, showed significantly greater attentional bias toward health-threat (g = 0.256). Further analyses revealed that attentional bias type, paradigm, and stimuli type were significant moderators. Additionally, compared to the controls, health-anxious individuals displayed significantly greater attention maintenance (g = 0.327) but nonsignificant attention vigilance to health-threat (g = -0.116). Our results provide evidence for the attention maintenance model in health-anxious individuals. The implications for further research and treatment of elevated health anxiety in the context of coronavirus disease-2019 (COVID-19) were also discussed.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,003
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,000

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 Opus0,676
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,139 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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