Intolerance of uncertainty as a predictor of anxiety severity and trajectory during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Efforts to identify risk and resilience factors for anxiety severity and course during the COVID-19 pandemic have focused primarily on demographic rather than psychological variables. Intolerance of uncertainty (IU), a transdiagnostic risk factor for anxiety, may be a particularly relevant vulnerability factor.Method: N = 641 adults with pre-pandemic anxiety reported their anxiety, intolerance of uncertainty, and other pandemic and mental health-related variables at least once and up to four times during the COVID-19 pandemic, with assessments beginning in Summer 2020 through Winter 2021. Analyses were preregistered on the Open Science Framework.Results: Higher intolerance of uncertainty at the first pandemic timepoint predicted more severe anxiety, but also a sharper decline in anxiety across timepoints. This finding was robust to the addition of pre-pandemic anxiety and demographic predictors as covariates. Younger age, lower self/parent education, and experience of COVID-19 illness at the first pandemic timepoint predicted more severe anxiety across timepoints, but did not predict anxiety trajectory.Conclusions: Differential levels of IU at the outset of the pandemic prospectively predicted more severe anxiety and a sharper decrease in anxiety over time. This finding was robust to the inclusion of covariates, including pre-pandemic anxiety and various demographic characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».