Association between cognitive decline‐related appraisal, cognitive emotion regulation strategy, and positive/negative affect in older individuals with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore the relationships between cognitive decline-related appraisal, cognitive emotion regulation strategies, and positive/negative affect in older individuals with mild cognitive impairment (MCI). METHODS: This cross-sectional study was conducted at two community health centers in Beijing. The associations between variables were examined using structural equation modeling. RESULTS: A total of 267 individuals, with an average of 73.27 (6.74) years were recruited. The mean scores for the positive and negative affect subscales on the Positive Affect and Negative Affect Scale were 28.52 (6.29) and 16.95 (5.68), respectively. The results of the acceptable structural equation modelings indicated that cognitive decline-related appraisal not only was directly correlated with positive affect (β = 0.32, P < 0.01) and negative affect (β = -0.22, P < 0.01) but also had indirect associations with them, mediated by cognitive emotion regulation strategies (β = -0.08, P < 0.05 for positive affect; β = -0.29, P < 0.01 for negative affect). CONCLUSIONS: Cognitive emotion regulation strategies mediated the association between cognitive decline-related appraisal and positive affect or negative affect in older individuals with MCI. The findings provide caregivers with insight into the affective performance of older individuals with MCI. Targeted interventions focusing on helping older individuals with MCI improve their cognitive decline-related appraisal and select adaptive cognitive emotion regulation strategies that might enhance their psychological well-being. Geriatr Gerontol Int 2025; 25: 1115-1122.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».