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Enregistrement W4286229596 · doi:10.1111/add.16001

Emotion regulation in substance use disorders: a systematic review and meta‐analysis

2022· review· en· W4286229596 sur OpenAlexafffund
Jordan Stellern, Ke Bin Xiao, Erin Grennell, Marcos Sanches, Joshua L. Gowin, Matthew E. Sloan

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesUniversity of Colorado School of Medicine, Anschutz Medical CampusCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMeta-analysisPsycINFOClinical psychologyStrictly standardized mean differencePsychologyPsychopathologyCognitive reappraisalPsychiatryMEDLINEMedicineInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: The ability to regulate emotions effectively has been associated with resilience to psychopathology. Individuals with substance use disorders (SUDs) have been shown to have higher levels of negative emotionality, with some evidence suggesting impairment in emotion regulation compared with individuals without SUDs. However, no previous attempt has been made to systematically review the literature to assess the magnitude of this difference. We aimed to assess the association between SUD diagnosis and emotion regulation as measured by the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS) and Emotion Regulation Questionnaire (ERQ) through a systematic review and meta-analysis of existing findings. METHODS: The systematic review was conducted using PubMed, PsycINFO and Embase. We examined cross-sectional studies that compared a SUD group with a control group and measured emotion regulation using the DERS or the ERQ. The primary analysis focused on papers using the DERS, as this was the predominant instrument in the literature. RESULTS: Twenty-two studies met our primary analysis criteria, representing 1936 individuals with a SUD and 1567 controls. Individuals with SUDs relative to controls had significantly greater DERS scores, with a mean difference of 21.44 [95% confidence interval (CI) = 16.49-26.40, P < 0.001] and Hedges' g = 1.05 (95% CI = 0.86-1.24, P < 0.001). The difference was robust, remaining significant after removing outliers and studies with high risk of bias. Individuals with SUDs demonstrated poorer emotion regulation on each subscale of the DERS, with the largest deficits in the Strategies and Impulse subscales. The ERQ analysis revealed greater use of expressive suppression in those with SUDs relative to controls (Hedges' g = 0.76, 95% CI = 0.25-1.28, P = 0.004). CONCLUSIONS: People with substance use disorders appear to have greater difficulties in emotion regulation than people without substance use disorders.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,028
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations315
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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