Depresyon, stres, anksiyetenin bilişsel ve üstbilişsel model açısından incelenmesi
Analyzing of depression, stress and anxiety within the context of cognitive and metacognitive model
- Tez No: 675433
- Danışmanlar: PROF. DR. M. HAKAN TÜRKÇAPAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: üstbiliş, ruminasyon hakkındaki üstbilişler, otomatik düşünceler, işlevsel olmayan tutumlar, depresyon, metacognition, beliefs about rumination, automatic thoughts, dysfunctional attitude, depression
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Klinik Psikoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu araştırmada üstbilişler, otomatik düşünceler ve işlevsel olmayan inançların (şemaların), depresyon, stres ve anksiyete belirtileri üzerinde yordayıcı etkileri bilişsel ve üstbilişsel model bağlamında karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Araştırmanın örneklemini 14-19 yaş aralığındaki %55,4'ü kız (n=443), %44,6'sı erkek (n=356) olmak üzere 799 lise öğrencisi oluşturmaktadır. Veri toplama araçları olarak Kişisel Bilgi Formu, Üstbiliş Ölçeği Çocuk Ergen Formu (ÜBÖ-ÇE), Fonksiyonel Olmayan Tutumlar Ölçeği Kısaltılmış Türkçe Formu (DAS-R-TR), Ruminasyon Olumsuz Ölçeği (Rumi-Olumsuz), Ruminasyon Olumlu Ölçeği (Rumi-Olumlu), Otomatik Düşünceler Ölçeği (OTÖ) ve Depresyon, Stres, Anksiyete Ölçeği (DASS21) kullanılmıştır. Veriler SPSS programıyla analiz edilmiştir. Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenleri yordama düzeyini belirlemek için Çoklu Regresyon analizi yapılmıştır. Analiz sonuçları olumsuz otomatik düşüncelerin hem depresyon hem de anksiyetenin en güçlü yordayıcısı olduğunu göstermektedir. Bunun yanı sıra ruminasyon olumlu ve ruminasyon olumsuz, üstbiliş ölçeklerinden elde edilen puanlar ve üstbiliş ölçeğiyle elde edilen olumsuz üst endişeler alt boyutu ve fonksiyonel olmayan tutumlar ölçeğinden alınan puanlar depresyon belirtilerini anlamlı olarak yordamaktayken, anksiyete belirtilerini otomatik düşünceler, ruminasyon olumsuz ve üst biliş ölçeğinin bilişsel izleme alt boyutunun yordadığı görülmektedir. Stresi ise üstbiliş ölçeği Olumsuz üst endişeler alt boyutu, Otomatik Düşünceler Ölçeği Karmaşa ve Kaçış alt boyutu, Otomatik Düşünceler ölçeği Kişisel Uyumsuzluk ve Değişme alt boyutu, Otomatik Düşünceler ölçeği Yalnızlık ve İzolasyon alt boyutundan alınan puanların anlamlı olarak yordadığı görülmektedir. Elde edilen bulgular literatürde yer alan çalışmalar dikkate alınarak tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
In the present study, the predictor effects of metacognitions, automatic thoughts, dysfunctional attitudes, positive beliefs about rumination and negative beliefs about rumination on the symptoms of depression, distress and anxiety were examined according to the cognitive and metacognitive models. The sampling of the study that 14-19 age consists of a total of 799 high school students to be composed by 55.4% female (n = 443) and 44.6% male (n = 356). Personal Information Form; Metacognition Questionnaire for Children and Adolescent (MCQ-C); Abbreviated Form of Scale for Dysfunctional Attitudes (DAS-R-TR); Scale for Negative Beliefs About Rumination (NBRS); Scale for Positive Beliefs About Rumination (PBRS); Scale for Automatic Thoughts (ATQ) and Scale for Depression, Stress and Anxiety (DASS21) were used as of data collection tools. The data were analysed via Statistics Program for Social Sciences (SPSS). Multiple Regression analysis was used to designate the level of independent variables to predict dependent variables. As for that to the analysis results, automatic thoughts are the strongest precursor of both depression and anxiety. Besides, rumination positive and negative rumination, metacognition scale negative meta-worry subscale, predict depression in the scores obtained from the dysfunctional attitudes scale. Automatic thoughts, rumination negative and the metacognition scale cognitive monitoring subscale predict anxiety. Metacognition scale for Negative meta-worry subscale, Automatic Thoughts Scale for Confusion and escape fantasies subscale, Automatic Thoughts Scale Personal Maladjustment and Desire for Change, Automatic Thoughts scale Loneliness and Isolation scores; significantly predict distress. The results have been discussed by taking into consideration the studies in the literature.
Benzer Tezler
- Depresyon, anksiyete, stres: Üstbilişler, stresle başa çıkma tarzları ve duygu düzenleme güçlüğünün yordayıcı rolü
Depression, anxiety, stress: The predictive role of metacognitions, coping styles, and difficulty in emotion regulation
BUKET ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE KALYON
- Obezitede bilişsel ve üstbilişsel süreçlerin yeme davranışı üzerine etkisi
The impact of cognition and metacognition on eating behavior in obesity
SEDA KAYIKCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
PsikiyatriUfuk ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET GÜL
- Effects of mindfulness-based skills program on psychological and metacognitive processes in generalized anxiety symptoms
Bilinçli farkındalık temelli beceriler programının genel anksiyete semptomlarındaki psikolojik ve üst-biliş süreçlerine etkileri
ŞEYMA SERAP KEÇELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Eğitim ve ÖğretimBahçeşehir ÜniversitesiKlinik Psikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. AYŞE MELTEM BUDAK
- Çoklu ekran bağımlılığının öncül ve çıktılarının kısmi en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi ile incelenmesi ve taslak bir psikoeğitim programının önerilmesi
Exploring antecedents and outcomes of multiple screen addiction with partial least squares structural equation modeling and proposing a draft psychoeducation program
RÜVEYSA GÜNHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimAfyon Kocatepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MURAT UZUN
- Psikopatolojinin tespitinde yeni bir yaklaşım: Makine öğrenmesiyle ve derin öğrenmeyle dilin analizine dayalı psikopatolojinin tespiti
A new approach in detection of psychopathology: Detection of psychopathology based on analysis of language with machine learning and deep learning
ERKAN EYRİKAYA