💡 En bref : ARTICLE 📰 sur l’identification de plusieurs facteurs corrélés à l’anxiété (trait ou état).
Titre : Exploring the Interplay Between Self-Identity, Affective Style, Emotion Regulation, and Anxiety: Based on Bayesian Network Model
Auteurs : Ruizhi Huang, Huiqing Shen, Ye Yuan, Ke Jiang, Zhilin Wang
Résumé original : « Objective: This study aimed to explore the complex relationships between self-identity, affective style, emotion regulation, and intolerance of uncertainty (IU) in predicting anxiety. A model was proposed to integrate these factors, investigating their combined influence on anxiety.
Method: Involving 608 university students who completed self-report measures of self-identity, affective style, emotion regulation, IU, and anxiety. Network analysis and Bayesian network modeling were used to identify direct and mediating effects among these variables.
Results: Network analysis revealed that self-identity, affective style, and IU directly predicted trait anxiety, with adjusting affective style emerging as a central factor. Bayesian network modeling further showed that IU and affective style mediated the impact of self-identity on anxiety. Notably, emotion regulation did not mediate the relationship between affective style and anxiety, suggesting a possible spurious correlation. The model achieved a predictive accuracy of 90.13% for trait anxiety and 88.49% for state anxiety.
Conclusion: The findings highlight the central role of self-identity in anxiety interventions, while also emphasizing the importance of addressing affective styles and IU. The results suggest that emotion regulation strategies alone may not directly reduce anxiety, indicating a need for more comprehensive clinical approaches. »
Date de parution : 09/02/2025
Édition : Brain and Behavior
DOI : 10.1002/brb3.70290
Thèmes : Psychopathologie, Anxiété, Identité, Coping, Facteurs médiateurs
Citer cette référence : Huang, R., Shen, H., Yuan, Y., Jiang, K., & Wang, Z. (2025). Exploring the Interplay Between Self-Identity, Affective Style, Emotion Regulation, and Anxiety : Based on Bayesian Network Model. Brain and Behavior, 15(2), e70290. https://doi.org/10.1002/brb3.70290
Résumé traduit en français : « Objectif : Cette étude visait à explorer les relations complexes entre l’identité personnelle, le style affectif, la régulation émotionnelle et l’intolérance à l’incertitude (II) dans la prédiction de l’anxiété. Un modèle a été proposé pour intégrer ces facteurs et examiner leur influence combinée sur l’anxiété.
Méthode : L’étude a impliqué 608 étudiants universitaires qui ont complété des mesures auto-déclarées sur l’identité personnelle, le style affectif, la régulation émotionnelle, l’II et l’anxiété. Une analyse de réseau et une modélisation de réseau bayésien ont été utilisées pour identifier les effets directs et médiateurs entre ces variables.
Résultats : L’analyse de réseau a révélé que l’identité personnelle, le style affectif et l’II prédisaient directement l’anxiété de trait, avec le style affectif ajusté comme facteur central. La modélisation de réseau bayésien a montré que l’II et le style affectif médiatisait l’impact de l’identité personnelle sur l’anxiété. Il est à noter que la régulation émotionnelle ne médiatisait pas la relation entre le style affectif et l’anxiété, suggérant une possible corrélation fallacieuse. Le modèle a atteint une précision prédictive de 90,13 % pour l’anxiété de trait et de 88,49 % pour l’anxiété d’état.
Conclusion : Les résultats soulignent le rôle central de l’identité personnelle dans les interventions contre l’anxiété, tout en mettant également en évidence l’importance de traiter les styles affectifs et l’II. Les résultats suggèrent que les stratégies de régulation émotionnelle seules pourraient ne pas réduire directement l’anxiété, ce qui indique un besoin d’approches cliniques plus complètes. »