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Enregistrement W4320484535 · doi:10.31542/r.2736

Exploring which anxiety-related disorder symptoms and mechanisms are associated with COVID-19 anxiety

2022· dissertation· en· W4320484535 sur OpenAlexaff
Layton J. Byam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDisgustPanic disorderPsychologyClinical psychologyAnxiety sensitivityAnxiety disorderPsychiatryPanicGeneralized anxiety disorderDistressFeelingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineDiseaseAngerSocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the wake of the COVID-19 pandemic, a rise in anxiety has been reported among the population. This rise coincides with the introduction of COVID-19 anxiety, which is the fear and emotional distress caused by the COVID-19 pandemic. Previous research has found an association between COVID-19 anxiety and symptoms of health anxiety, panic disorder, and obsessive-compulsive disorder. COVID-19 anxiety has also been associated with mechanisms such as anxiety sensitivity, maladaptive metacognitions, intolerance of uncertainty, and the emotion of disgust. In the current study, self-report questionnaires were used to examine which anxiety-related disorder symptoms, and related mechanisms, were associated with COVID-19 anxiety. A total of 593 MacEwan students completed the study between September 2020 and February 2021. A set of regression analyses examined which anxiety-related disorder symptoms were uniquely associated with COVID-19 anxiety. The two symptoms most associated with COVID-19 anxiety were health anxiety and obsessive-compulsive disorder symptoms. When examining the anxiety-related mechanisms, a second set of regression analyses identified disgust sensitivity and health anxiety-specific intolerance of uncertainty as having the strongest association with COVID-19 anxiety. Based on these findings, clinicians may wish to screen for COVID-19 anxiety in clients experiencing health anxiety, obsessive-compulsive, or panic disorder symptoms. Lastly, clinicians may find it helpful to target the clients' responses to feelings of disgust, and their health anxiety-specific intolerance of uncertainty, when working with clients experiencing high levels of COVID-19 anxiety.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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