Disorder Relevant or Disorder Specific: Measuring Fear of Losing Control in Relation To the Experience of Anxiety and Related Issues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Research suggests fear of losing control may play a role in multiple anxiety disorders. However, the question of disorder specificity versus disorder relevance has not been examined in fear of losing control. Focusing on cognitive factors related to the experience of OCD and panic disorder, this study aimed to develop an extended questionnaire—the Fear of Losing Control Inventory (FOLCI)—that taps into potentially disorder-specific aspects of feared loss of control. Methods A pool of potential FOLCI items was administered to a non-clinical sample ( n = 603), along with the existing Beliefs About Losing Control Inventory-II (BALCI-II) and other psychological measures. FOLCI and BALCI-II items were subjected to exploratory factor analyses. Exploratory regression analyses examined the relationship between FOLCI and BALCI-II subscales, and symptoms of psychopathology. Results Six factors were derived, accounting for 71.25% of variance: ‘Agent of Harm’, ‘Thoughts and Feelings’, ‘Self-appraisals’, ‘Timeframe’, ‘Bodily Sensations’ and ‘Escape and Avoidance’. In exploratory regression analyses, the FOLCI and BALCI-II were significant predictors of symptoms of OCD, panic, generalized anxiety, depression and functional impairment, as was the FOLCI’s Thoughts and Feelings subscale, and the BALCI-II’s inflated beliefs about Probability/Severity subscale. Conclusions Fear of losing control may be relevant across anxiety disorders, and possibly in depression too. Exploratory analyses suggest fear of losing control of thoughts and feelings, and inflated beliefs about the probability and severity of loss of control, are potentially transdiagnostic. Possible domains of disorder specificity include fear of losing control of bodily sensations, and the timeframe within which a catastrophe would occur following a feared loss of control.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».