Emotional difficulties mediate the impact of adverse childhood experiences on compulsive buying-shopping problems
Notice bibliographique
Résumé
Background: Compulsive buying-shopping is recognised as a significant mental health concern, yet its aetiology is largely understudied. A known risk factor for compulsive buying-shopping is adverse childhood experiences (ACEs). ACEs are also associated with greater problems regulating emotions, as well as depression and anxiety. These factors are also known to be associated with compulsive buying-shopping problems. In this study, we aimed to test a serial mediation model in which ACEs were associated with compulsive buying-shopping problems via emotion dysregulation, and then emotional psychopathology (depression, anxiety). Methods: We tested this model cross-sectionally in two large samples (N = 1,868 & 4,742) to evaluate the robustness of the model. Both samples completed self-report measures of ACEs, emotional dysregulation, compulsive buying, depression, and anxiety symptoms. Results: We found support for indirect effects, and all results were consistent for both samples. ACEs predicted greater emotion dysregulation, which then predicted greater depression and anxiety. In turn, anxiety (but not depression) predicted compulsive buying symptoms. Discussion and conclusions: Emotion dysregulation and anxiety consistently mediated the relationship between ACEs and compulsive buying symptoms. Both emotion dysregulation and anxiety represent malleable targets in clinical interventions for compulsive buying-shopping problems. Our findings also suggest that anxiety may be a stronger predictor of compulsive buying compared to depression, which may be an important avenue for future researchers to investigate.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».