A daily diary study of emotion regulation as a moderator of negative affect‐binge eating associations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While negative affect (NA) typically increases risk for binge eating, the ultimate impact of NA may depend on a person's ability to regulate their emotions. In this daily, longitudinal study, we examined whether emotion regulation (ER) modified the strength of NA-dysregulated eating associations. METHODS: Women (N = 311) from the Michigan State University Twin Registry first reported dimensional binge eating symptoms and broad ER difficulties (e.g., limited emotional awareness, difficulty controlling emotional impulses). Participants then rated use of adaptive (cognitive reappraisal, social sharing, situation modification, and acceptance) and maladaptive (rumination, expressive suppression, and self-criticism) ER strategies, emotional eating (EE), objective binge eating (OBE), and NA once daily for 49 consecutive days. RESULTS: There were several main effects of ER on binge-eating pathology in both between-person (i.e., comparing women who differed on average) and within-person (i.e., examining fluctuations in variables day-to-day) analyses. Between-person, greater broad ER difficulties, greater maladaptive strategy use, and lower adaptive strategy use were all associated with greater binge-eating pathology. Within-person, greater maladaptive strategy use was associated with greater odds of OBE on that day and on the following day. However, neither broad ER difficulties nor use of specific strategies moderated associations between NA and dysregulated eating in between- or within-person analyses. CONCLUSIONS: While ER is independently associated with risk for dysregulated eating, it may not fully mitigate the impact of NA. Additional strategies (e.g., decreasing environmental stressors and increasing social support) may be needed to minimize NA and its impact on dysregulated eating. PUBLIC SIGNIFICANCE: Negative affect (NA; e.g., sadness, guilt) increases dysregulated eating risk. Because NA is sometimes unavoidable, we examined whether emotion regulation (ER; i.e., how a person responds to their emotions) might impact whether NA leads to dysregulated eating. Although more effective ER was associated with less dysregulated eating overall, ER did not impact the association between NA and dysregulated eating. Other approaches may therefore be needed to mitigate NA-dysregulated eating associations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».