Introspective Awareness and Its Predictive Power on Health Anxiety: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has precipitated widespread health anxiety, affecting populations globally.This study aimed to investigate the relationship between introspective awareness and health anxiety levels.Methods: Employing a cross-sectional design and the convenience sampling method, 350 residents of Richmond Hill, Canada, with an age of 18 and above participated in this study in 2023.Health anxiety was assessed using the health anxiety inventory (HAI), while introspective awareness was measured via the multidimensional assessment of interoceptive awareness (MAIA), encompassing eight subscales.Pearson correlation coefficient and linear regression analysis were used to explore the predictive relationships between introspective awareness components and health anxiety.Results: The participants exhibited a slight female predominance (53.43%), diverse age distribution, and the majority had post-secondary education (81.43%).Noticing (r=-0.45,P<0.001) and emotional awareness (r=-0.48,P<0.001) demonstrated significant negative correlations with health anxiety, indicating their potential protective roles, while other subscales showed no significant predictive role individually (P>0.05).The regression model revealed that these components significantly predicted health anxiety levels, accounting for approximately 42% of the variance (R 2 =0.42,F (2, 347) =48.35,P<0.001).Specifically, increases in noticing and emotional awareness were associated with decreases in health anxiety scores (B=-3.45 and B=-4.12, respectively; P<0.001).Conclusion: Enhancing aspects of introspective awareness, such as noticing and emotional awareness, could be crucial in developing interventions aimed at reducing health anxiety in pandemic conditions and beyond.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».