The relationship between emotion regulation and mental health in adolescents: Self-compassion as a moderator
Notice bibliographique
Résumé
Background Emotion regulation and self-compassion play important roles in shaping the mental health and wellbeing. However, no studies to date have explored how these constructs may interact in the general adolescent population. This study examined the associations between different dimensions of self-compassion (compassionate self-responding and uncompassionate self-responding), emotion regulation (cognitive reappraisal and expression suppression) and mental health (depression and anxiety symptoms) among adolescents. It also examined whether self-compassion components moderate the relationships between emotion regulation and mental health symptoms. Method Data used in this study is drawn from a clustered RCT of a mental health prevention program conducted across nine Australian high schools. Multiple regression analyses were conducted to test whether self-compassion and emotion regulation strategies are significant predictors of anxiety and depression scores. Interactions between emotion regulation and self-compassion on anxiety and depression scores were also examined. Results 752 Australian adolescents were included in the study (M age =13.83, SD=0.78). Cognitive reappraisal and compassionate self-responding negatively predicted anxiety and depression scores, while expressive suppression and uncompassionate self-responding positively predicted these outcomes. Compassionate self-responding and uncompassionate self-responding differentially moderated the relationships between emotion regulation strategies and anxiety and depression scores. Conclusion The current study is the first to show the key role of self-compassion within adolescents’ emotion regulation framework. Future research should examine self-compassion and emotion regulation together as potential intervention targets for adolescents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».