Emotion regulation mediates the relation between intolerance of uncertainty and emotion difficulties: A longitudinal investigation
Notice bibliographique
Résumé
Intolerance of uncertainty has been proposed as a transdiagnostic factor in emotional disorders. Despite comprehensive empirical evidence demonstrating the association between intolerance of uncertainty and emotional disorders, the underlying mechanism remains elusive. Drawing on theoretical frameworks and empirical studies, the current study proposed that emotion regulation emerges as a potential mechanism. We explored the connections among intolerance of uncertainty, eight emotion regulation strategies (both adaptive and maladaptive), and emotional difficulties (specifically anxiety and depression) using a three-wave longitudinal approach (N = 341). Our findings revealed that heightened intolerance of uncertainty predicted increased anxiety but not depression over time. Greater intolerance of uncertainty significantly predicted elevated levels of maladaptive emotion regulation strategies including experiential avoidance, thought suppression, rumination, and reassurance-seeking. Adaptive strategies (i.e., mindfulness, cognitive reappraisal, problem-solving) predicted lower anxiety and/or depression whereas maladaptive emotion regulation strategy rumination predicted greater levels of anxiety and depression. Surprisingly, thought suppression predicted lower levels of anxiety and depression. More importantly, our analysis showed that both rumination and thought suppression served as significant mediators in the relationship between intolerance of uncertainty and both anxiety and depression. These results hold implications for future interventions, emphasising rumination and thought suppression as potential targets for interventions aimed at alleviating emotional difficulties in individuals with intolerance of uncertainty.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».