Rumias perfeccionistas en función del uso espontáneo de imágenes visuales

  1. Aparicio Flores, Mª Pilar 1
  2. Vicent Juan, María 1
  3. Sanmartín López, Ricardo 1
  1. 1 Universitat d'Alacant
    info

    Universitat d'Alacant

    Alicante, España

    ROR https://ror.org/05t8bcz72

Revista:
International Journal of Developmental and Educational Psychology: INFAD. Revista de Psicología

ISSN: 0214-9877

Año de publicación: 2021

Título del ejemplar: LEARNING IN A POSITIVE MOOD: THE RESPONSE TO COVID-19

Volumen: 2

Número: 2

Páginas: 191-202

Tipo: Artículo

DOI: 10.17060/IJODAEP.2021.N2.V2.2225 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Los Pensamientos Automáticos Perfeccionistas (PAP) son rumias basadas en la necesidad de ser perfecto, por lo que lleva consigo un alto nivel de angustia. Es por ello necesario diseñar estrategias de prevención y/o descenso de PAP. El presente trabajo partía de dos objetivos. El primero de ellos fue analizar si existen diferencias estadísticamente significativas en los factores del Uso Espontáneo de Imágenes Mentales (UEIP) en función de las altas o bajas puntuaciones de los distintos factores de PAP. El segundo de ellos analizar la probabilidad de presentar PAP en función de los factores del UEIP. Para ello se obtuvo una muestra de 791 participantes (M =22.5; DE = 5.21) y se utilizaron como instrumentos de medida la Perfectionism Cognitions Inventory (PCI) y la Spontaneous Use of Imagery Scale (SUIS). Los hallazgos arrojaron diferencias estadísticamente significativas en Demandas y Esfuerzos Perfeccionistas, así como en el total de la PCI en todos los factores del UEIP, así como el total de la SUIS. Asimismo, los resultados indicaron que conforme aumenta la puntuación en las distintas dimensiones de la SUIS, aumenta la probabilidad tanto de presentar DP, como EP y PAP en general. En conclusión, el presente estudio muestra peculiaridades específicas de los PAP que permiten diseñar estrategias de prevención sobre estas rumias perfeccionistas.

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Fuente de los datos: Dialnet