Dispositional Mindfulness and Self-Compassion Buffer the Effects of COVID-19 Stress on Depression and Anxiety Symptoms
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The COVID-19 pandemic has been associated with a dramatic rise in symptoms of depression and anxiety. Dispositional mindfulness (DM) and self-compassion (SC) have consistently been associated with psychological disorder symptoms and appear to buffer the effects of stress on depression and anxiety. Methods Across two studies ( n = 888), we examined direct and indirect (moderation) relationships of DM, SC, COVID-19-related stress, and symptoms of depression and anxiety. We also examined the differential effects of several DM measures (FFMQ-15; FFMQ-39; MAAS) in the relationships of COVID-19 stress and psychological disorder symptoms. We recruited participants (Study 1 n = 350; 42.2% cis women; Study 2 n = 538; 44.3% cis women) online (MTurk) and examined associations of DM, SC, and COVID-19 stress, and emotional impact, and the moderating effect of DM and SC in the relationships of COVID-19-related fears, stress, emotional impacts, and psychological disorder symptoms. Results DM and SC were moderately and negatively correlated with COVID-19 fears and stress (correlations ranging r = − .14 to r = − .42) across studies. Study 1 moderation analyses demonstrated SC, but not DM (FFMQ-15), significantly moderated relationships of COVID-19 fears and emotional impacts with symptoms. Study 2 analyses demonstrated the FFMQ-39, but not the MAAS, significantly moderated relationships of COVID-19 stress and psychological disorder symptoms. Conclusions These results support the potential protective roles of DM and SC in disrupting pathological trajectories related to naturally elevated pandemic stress. Results also demonstrate the differential associations of several DM measures with COVID-19 stress. Future research should replicate such findings with more diverse samples and using various measures of self-compassion and risk metrics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle