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Enregistrement W4304117383 · doi:10.47626/2237-6089-2022-0524

Psychological resilience and mood disorders: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4304117383 sur OpenAlexafffund
Areeba Imran, Suleman Tariq, Flávio Kapczinski, Taiane de Azevedo Cardoso

Notice bibliographique

RevueTrends in Psychiatry and Psychotherapy · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul
Mots-clésMeta-analysisPsycINFOMoodClinical psychologyPsychological resilienceMood disordersContext (archaeology)Psychological interventionDepression (economics)PsychologySystematic reviewMedicinePsychiatryMEDLINEInternal medicineAnxietyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This systematic review aims to describe the relationship between psychological resilience and mood disorders. METHODS: This is a systematic review and meta-analysis. The following databases were searched on November 6, 2020: PubMed, PsycINFO, and Embase. RESULTS: Twenty-three articles were included and the majority of the studies included (95.7%) showed that psychological resilience has a positive impact in mood disorders. Our meta-analysis showed that individuals with bipolar disorder presented significantly lower levels of psychological resilience compared to controls (standardized mean difference [SDM]: -0.99 [95% confidence interval {95%CI}: -1.13 to -0.85], p < 0.001). In addition, individuals with depression had significantly lower levels of psychological resilience compared to controls (SDM: -0.71 [95%CI -0.81 to -0.61], p < 0.001). CONCLUSION: Our results showed that individuals with mood disorders are less resilient than individuals without mood disorders. Our findings reinforce the importance of investigating interventions that may help to improve psychological resilience considering its positive impact in the context of mood 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,374 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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