Prospective impacts of co-rumination on depression, anxiety, and relationship satisfaction within adult romantic couples
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Co-rumination can significantly affect well-being yet remains understudied in adult romantic relationships. We aimed to examine how corumination in adult couples impacts two forms of emotional distress (anxiety and depression) and relationship satisfaction over a 15-20 week follow-up. We also investigated whether effects persisted when controlling important covariates (e.g., emotional stability) and explored gender differences. Methods: Longitudinal path analyses were used to analyze data from 960 romantic couples (M age = 38.3, SD = 6.77 years) recruited through Qualtrics Survey Panels and homeschooling groups. Couples completed two survey waves during Winter/Spring 2021. Each partner completed measures of co-rumination at baseline, and of depression, anxiety, relationship satisfaction, and emotional stability at baseline and follow-up. Results: Dyadic co-rumination predicted significant increases in both emotional distress measures, but not relationship satisfaction, at follow-up when controlling baseline levels. Effects persisted when controlling covariates. While co-rumination predicted significant increases in depression in women but not men, formal tests of gender moderation were non-significant. No evidence of gender differences was found for co-rumination predicting anxiety or relationship satisfaction. Discussion: Results suggest couples should be counseled to limit coruminative discussions to minimize emotional distress. Reducing adult couples’ co-rumination is unlikely to lessen relationship satisfaction.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».