A Safe Haven Through Attachment: A Dyadic Perspective on the Association Between Cumulative Childhood Trauma and Relationship Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative childhood trauma (CCT) increases the risk of experiencing interpersonal problems and relationship distress in adulthood. However, not all CCT survivors experience such difficulties, and little research has investigated protective factors against relationship dissatisfaction in CCT survivors and their partners. Romantic attachment might be one such factor that could reduce the harmful effects of a CCT history on relationship satisfaction for both survivors and their partners. Using a dyadic perspective, this study aimed to examine the association between CCT and relationship satisfaction and to test the moderating effect of attachment avoidance and anxiety on this association. A sample of 501 couples was recruited through a Canadian survey firm. Canadian couples who had provided their telephone number were randomly selected to complete the short form of the Dyadic Adjustment Scale, the Experiences in Close Relationships Scale, and the Childhood Cumulative Trauma Questionnaire. The actor-partner interdependence moderation model was used to guide the analyses. Results showed that individuals' and partners' higher CCT was correlated with both partners' lower relationship satisfaction. The analyses revealed a moderating effect of lower attachment avoidance on the link between individuals' CCT and their own relationship satisfaction. Specifically, individuals' CCT was significantly and negatively associated with relationship satisfaction at high levels of attachment avoidance, but unrelated to relationship satisfaction at low levels of attachment avoidance. The final model explained 31.4% of the variance in relationship satisfaction. Overall, the findings support the relevance of couple interventions that focus on romantic attachment to improve relationship well-being in couples where one or both partners have experienced CCT.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».