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Enregistrement W4412882673 · doi:10.1177/13591053251351686

A longitudinal mediation analysis of relationship catastrophizing, perceived partner support, and sexual well-being in couples seeking medically assisted reproduction

2025· article· en· W4412882673 sur OpenAlexafffund
Grace A. Wang, Katherine Péloquin, Meghan A. Rossi, Quinn MacDonald, Audrey Brassard, Sophie Bergeron, Renda Bouzayen, Natalie O. Rosen

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyDistressPain catastrophizingPsychological interventionPartner effectsClinical psychologyMediationModerated mediationSocial supportStressorLongitudinal studyDevelopmental psychologyChronic painSocial psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Couples navigating medically assisted reproduction (MAR) may respond to relationship stressors by catastrophizing. Catastrophizers may be more likely to seek support indirectly; partners may miss these cues such that their responses are seen as unsupportive, which may impact sexual desire and distress. We investigated whether relationship catastrophizing predicted lower sexual desire and greater sexual distress, via lower perceived partner support, across 1 year. Couples ( N = 314) seeking/undergoing MAR completed surveys at baseline, 6, and 12 months. Catastrophizing predicted decreases in both partners’ perceived support, and lower perceived support predicted decreases in one’s own downstream sexual distress, but there were no effects for sexual desire. Although we found no evidence of longitudinal mediation, at baseline, greater catastrophizing was associated with lower perceived support, which was in turn linked to lower desire and greater distress. Interventions targeting relationship catastrophizing and improving partner support may help couples navigate the challenges of MAR.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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