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Enregistrement W4387341195 · doi:10.1016/j.cpr.2023.102344

Dyadic coping and mental health in couples: A systematic review

2023· review· en· W4387341195 sur OpenAlexaff
Selina A. Landolt, Katharina Weitkamp, Michelle Roth, Natalie M. Sisson, Guy Bodenmann

Notice bibliographique

RevueClinical Psychology Review · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMental healthCoping (psychology)Clinical psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, one out of three people suffer from a mental health issue during their lifetime. In romantic relationships, impaired mental health does not only affect the individual but also their partner and therefore needs to be coped with dyadically. In this systematic review, we summarize research examining dyadic coping (DC) in the context of mental health and individual and relational outcomes. We searched for peer-reviewed articles published between January 1990 and April 2023 on PsycInfo, Medline, and PSYNDEX on DC and mental health within romantic relationships. A total of 60 qualitative, quantitative, and intervention studies met the inclusion criteria, reporting on 16,394 individuals and 4,945 dyads. To synthesize the studies, we used a narrative synthesis approach. Overall, stress expression and positive DC yielded beneficial individual and relational outcomes, whereas, for negative DC, the opposite was true. Results differed between mental health clusters and context played an important role (e.g., symptom severity, life phase). Due to the great diversity of studies and variables, further research should focus on understudied mental health clusters (e.g., anxiety disorders). Clinicians are advised to view mental health issues as a dyadic rather than an individual phenomenon ("we-disease") and develop tailored couple-centered interventions.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,005

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 Opus0,457
Tête enseignante GPT0,673
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations68
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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