The presence of a mental or physical illness prior to the pandemic, the perceived threat from COVID-19, resilience or emotional intelligence may influence the onset or increase of psychopathology during the COVID-19 lockdown. The aim was to assess predictors of psychopathology by comparing two statistical methodologies (one linear and one non-linear).

A total of 802 Spanish participants (65.50% female) completed the questionnaires independently after signing informed consent. Psychopathology, perceived threat, resilience and emotional intelligence were assessed. Descriptive statistics, hierarchical regression models (HRM) and fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) were conducted.

The data obtained through the HRM showed that the presence of a previous mental illness, low resilience and emotional clarity, high emotional attention and repair, and COVID-19 threat perception predicted 51% of the variance in psychopathology. Results obtained from QCA showed that different combinations of these variables explained 37% of high levels of psychopathology and 86% of low levels of psychopathology, highlighting how the presence of prior mental illness, high emotional clarity, high resilience, low emotional attention and low perceived COVID-19 threat play a key role in explaining psychopathology.

These aspects will help promote personal resources to buffer psychopathology in lockdown situations.

La présence d’une maladie mentale ou physique avant la pandémie, la menace perçue du COVID-19, la résilience ou l’intelligence émotionnelle peuvent influencer l’apparition ou l’augmentation de la psychopathologie pendant le confinement lié au COVID-19. L’objectif était d’évaluer les prédicteurs de la psychopathologie en comparant deux méthodologies statistiques (linéaire et non linéaire).

Un total de 802 participants espagnols (65,50 % de femmes) ont rempli les questionnaires de manière indépendante après avoir donné leur consentement éclairé. La psychopathologie, la menace perçue, la résilience et l’intelligence émotionnelle ont été évaluées. Des statistiques descriptives, des modèles de régression hiérarchique (HRM) et une analyse qualitative comparative diffuse (fsQCA) ont été utilisés.

Les données obtenues grâce au HRM ont montré que la présence d’une maladie mentale antérieure, une faible résilience et une clarté émotionnelle réduite, une attention et une réparation émotionnelles élevées, ainsi que la perception de la menace COVID-19, ont prédit 51 % de la variance de la psychopathologie. Les résultats obtenus à partir de QCA ont montré que différentes combinaisons de ces variables expliquaient 37 % des niveaux élevés de psychopathologie et 86 % des niveaux faibles de psychopathologie, mettant en évidence l’importance de la présence d’une maladie mentale antérieure, d’une lucidité émotionnelle élevée, d’une résilience élevée, d’une attention émotionnelle réduite et d’une menace perçue de COVID-19 faible dans l’explication de la psychopathologie.

Ces aspects aideront à promouvoir les ressources personnelles pour atténuer la psychopathologie dans les situations de confinement.