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Enregistrement W4411202849 · doi:10.1007/s00296-025-05905-4

Self-compassion, emotion regulation, and resilience as predictors of psychological well-being in fibromyalgia patients: a cross-sectional study

2025· article· en· W4411202849 sur OpenAlexaboutno aff
İbrahim Hakkı Karakuş, Erdoğdu Akça, Mehmet Tuncay Duruöz, Kemal Sayar

Notice bibliographique

RevueRheumatology International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMarmara Üniversitesi
Mots-clésSelf-compassionClinical psychologyPsychologyFibromyalgiaAnxietyRuminationBeck Depression InventoryAlexithymiaPsychological resilienceBeck Anxiety InventoryCognitive reappraisalMindfulnessCognitionPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the roles of self-compassion and cognitive emotion regulation in mental health are increasingly acknowledged, their specific impact on fibromyalgia (FM) remains understudied. Given the substantial psychological burden associated with FM, this study aimed to examine these constructs in relation to emotional distress and resilience. Specifically, we sought to: (1) compare self-compassion and emotion regulation strategies between FM patients and healthy controls; (2) explore their associations with depression, anxiety, pain intensity, and resilience; and (3) identify predictors of psychological distress, focusing on self-compassion and emotion regulation. The study included 160 participants (80 FM patients and 80 age- and gender-matched healthy controls) who completed validated instruments, including the Self-Compassion Scale (SCS), Cognitive Emotion Regulation Questionnaire (CERQ), Beck Depression Inventory (BDI), Beck Anxiety Inventory (BAI), Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Brief Resilience Scale (BRS), and Visual Analog Scale (VAS). Group comparisons were conducted using Student's t tests. Pearson correlations assessed associations among psychological variables. Mediation analyses, performed using PROCESS macro with 5000 bootstrap resamples, tested whether resilience mediated the relationships between self-compassion and clinical outcomes. FM patients reported significantly lower self-compassion and greater use of maladaptive emotion regulation strategies-particularly rumination and catastrophizing-compared to healthy controls (p < 0.001). Self-compassion was negatively correlated with depression and anxiety, while resilience was positively associated with self-compassion and inversely related to psychological distress. Regression analyses showed that self-compassion, rumination, catastrophizing, resilience, and pain intensity significantly predicted depression and anxiety. Resilience mediated the relationship between self-compassion and both depressive and anxiety symptoms, though no significant mediation was observed for pain intensity. FM patients experience heightened psychological distress, characterized by reduced self-compassion and increased use of maladaptive emotion regulation strategies. Self-compassion and emotion regulation emerged as key predictors of depression and anxiety, with resilience playing a mediating role in depressive symptoms. These findings underscore the potential of interventions that cultivate self-compassion and strengthen adaptive emotion regulation to improve psychological well-being in individuals with FM and support a more integrative approach to treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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