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Enregistrement W4385670032 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.2108

Dispositional Optimism in Christian Populations Compared to other Religious Groups: a Scoping Review

2023· review· en· W4385670032 sur OpenAlexaff
William W. L. Cheung, C. Liu, Vivian W. L. Tsang

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimismReligiosityPessimismPsychologyPsycINFOMental healthAttributionCoping (psychology)Social psychologyFaithClinical psychologyMEDLINEPsychotherapistTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction There are various ways people cope with life events. One can expect generalized positive or negative outcomes across various life domains, called dispositional optimism. This can be explained by attribution theory: how people explain past events, their causations, and outcomes. Understanding attribution styles is important to help people reframe current circumstances and improve mental wellbeing. Our hypothesis is that people of different religious groups may exhibit various levels of optimism and pessimism based on their values, teachings, and practices. Previous research has found that people of Christian faith, or those with a religious faith in general, look to their religion as a way of coping during life adversities. Certain religious practices such as prayers and Church gatherings have been found to improve mental health through increasing dispositional optimism. While the relationship between religiosity and mental health has been previously examined in different religious populations, there are few studies that focused on comparing this relationship across religions. Objectives The objective of this scoping review is to understand the link between religiosity and mental health, focusing primarily on how people of the Christian religion demonstrate dispositional optimism or pessimism when coping with adverse life events, compared to other religious groups or atheists. Methods This scoping review included original peer reviewed study articles that studied mental health in terms of dispositional optimism or pessimism in people of Christian religion compared to other religious groups. This review used online databases, Ovid MEDLINE and PsycInfo, and used extraction tables to analyze the results of past research. Results The results of this scoping review revealed that people of Christian religion, especially those high in religiosity, use their religion as a method of coping. This population also showed higher dispositional optimism compared to atheists or those that believe in other religions. However, when compared to other religions such as Buddhism and Muslim, Christian populations showed lower dispositional optimism. Conclusions It is evident that religious involvement is linked to aspects of mental health, but comparing the effects of different religions is still a topic of exploration that can be investigated further to allow deeper understanding of their similarities and differences, as well as the mechanisms by which religion can affect mental health. In this review, a gap in the body of knowledge regarding the relationship between religion and pessimism was revealed. Future research directions could include examining whether dispositional pessimism varies across religious groups, as it does not necessarily have a perfectly inverse relationship with optimism. Disclosure of Interest None Declared

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0170,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2023
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