Suppr超能文献

对比回避模型的增量有效性:与不确定性容忍度和消极问题取向的比较。

Incremental validity of the contrast avoidance model: A comparison with intolerance of uncertainty and negative problem orientation.

机构信息

Towson University, Department of Psychology, 8000 York Rd., Towson, MD 21252, USA.

Penn State University, Department of Psychology, 371 Moore Building, University Park, PA 16802, USA.

出版信息

J Anxiety Disord. 2023 Apr;95:102699. doi: 10.1016/j.janxdis.2023.102699. Epub 2023 Mar 17.

Abstract

BACKGROUND

This study examined the incremental validity of the Contrast Avoidance Model (CAM) in predicting generalized anxiety disorder (GAD) symptoms when compared against well-established constructs in the GAD literature: intolerance of uncertainty (IU) and negative problem orientation (NPO).

METHOD

In this study, 185 students (108 of whom endorsed clinical levels of GAD symptoms) completed questionnaires to assess for all constructs. GAD symptoms were regressed on measures of contrast avoidance (CA; Contrast Avoidance-General Emotion and Contrast Avoidance-Worry Questionnaires; Llera & Newman, 2017) tendencies in addition to measures of IU and NPO in separate analyses. Commonality analyses explored the unique versus overlapping contributions of each factor in explaining GAD symptoms.

RESULTS

In all models, CA was a significant predictor after controlling for demographic variables (age, gender, race, and ethnicity) and both IU and NPO. This was also true when excluding CA items referencing worry. All variables contributed unique explanatory power in the prediction of GAD.

CONCLUSION

Results provide evidence of the incremental validity of the CAM as a model of GAD.

摘要

背景

本研究考察了对比回避模型(CAM)在预测广泛性焦虑障碍(GAD)症状方面的增量有效性,与 GAD 文献中已建立的结构进行了比较:不确定性容忍度(IU)和消极问题取向(NPO)。

方法

在这项研究中,185 名学生(其中 108 名患有临床水平的 GAD 症状)完成了问卷,以评估所有结构。在分别分析 IU 和 NPO 测量值的基础上,将 GAD 症状回归到对比回避(CA;Llera 和 Newman,2017 年的对比回避-一般情绪和对比回避-担忧问卷)倾向的测量值上。共同性分析探讨了每个因素在解释 GAD 症状方面的独特和重叠贡献。

结果

在所有模型中,在控制了人口统计学变量(年龄、性别、种族和民族)以及 IU 和 NPO 之后,CA 是一个显著的预测因子。当排除引用担忧的 CA 项目时,这也是正确的。所有变量对 GAD 的预测都有独特的解释力。

结论

结果提供了证据证明 CAM 作为 GAD 模型的增量有效性。

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