The Impact of Emotion Regulation Improvements on Intolerance of Uncertainty During Emotion Regulation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Both intolerance of uncertainty (IU) and impoverished emotion regulation repertoires characterize generalized anxiety disorder (GAD). Across two treatment studies, we explored relationships between two emotion regulation skills, decentering and reappraisal, and IU during emotion regulation therapy (ERT). Participants were treatment-seeking individuals diagnosed with GAD. Study 1 included data from two open trials of ERT (N = 52), and Study 2 examined data from a randomized controlled trial of ERT (n = 28) versus a minimal attention control (n = 25). IU and emotion regulation skills were measured at pre-, mid-, and post-treatment. Mediation models explored indirect effects of emotion regulation skills on the relationship between time (Study 1) or group (Study 2) and intolerance of uncertainty. Results demonstrated improvements in emotion regulation skills and reductions in IU during ERT. Greater use of reappraisal and decentering was associated with reduced IU over time. Tests of indirect effects suggested that observed between-group differences in IU can be explained by changes in emotion regulation skills. The findings from these studies highlight the utility of non-IU-specific interventions to help individuals tolerate uncertainty. Exploring the impact of emotion regulation skills on IU could lead to improvements in treating GAD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».