Beyond the Unitary: Direct, Moderated, and Mediated Associations of Mindfulness Facets with Mental Health Literacy and Treatment-Seeking Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Psychological disorders are prevalent and distressing. Early treatment initiation can prevent adverse outcomes and reduce healthcare system impacts. Improving mental health literacy (MHL)-one's knowledge regarding psychological disorders-and treatment-seeking attitudes (TSAs) is key in early treatment initiation. Examining the facets of dispositional mindfulness-the capacity to pay attention to present-moment experiences with acceptance-may offer more granular insights into understanding MHL and TSAs. This study examined (a) associations between mindfulness facets and MHL and TSAs, (b) facets' prediction of MHL and TSAs beyond demographics, (c) moderation of the MHL-TSA relationship by mindfulness facets, and (d) mediation of mindfulness-TSA relationships via general self-efficacy (GSE). METHODS: A community sample of 299 adults was recruited online (TurkPrime) and completed demographic questions and self-report measures: Five-Facet Mindfulness Questionnaire-15, Mental Health Literacy Scale, Mental Help-Seeking Attitudes Scale, and General Self-Efficacy Scale. RESULTS: Describe, Non-Judgment, and Act with Awareness were modestly associated with MHL; all five facets correlated with TSAs. Hierarchical regressions controlling for demographics showed that Describe and Non-Reactivity predicted MHL, while Act with Awareness uniquely predicted TSAs. Non-Reactivity moderated the MHL-TSA relationship, with higher Non-Reactivity amplifying the relationship. GSE fully mediated relationships between Observe and Non-Judgment with TSAs, suggesting self-efficacy is a key mechanism of these facets. CONCLUSIONS: Interventions cultivating Non-Reactivity, Describe, and Act with Awareness may improve the translation of mental health knowledge into treatment-seeking behaviors. Future research should explore how mindfulness facets independently and interactively foster early intervention and treatment engagement.
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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 | 0,000 | 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 ».