ارزیابی ارتباط بین ناگویی هیجانی و مشکلات بین شخصی دانشجویان دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background : The aim of this study was to determine relationship between alexithymia and interpersonal problems in Kermanshah University of medical sciences. Methods: The design of research was descriptive-analytic correlation. The statistical population was the entire male and female students of Kermanshah University of medical sciences include 3470 persons. Use of Morgan table, 400 people was selected as statistical sample by stratified random sampling. . All participants were asked to complete Farsi version of the Toronto Alexithymia Scale (FTAS-20), and Inventory of interpersonal Problems (IIP-60). The data were analyzed by the use of descriptive statistics and Pearson–correlation coefficient and independent t. test. Results: Analysis of the data revealed a significant positive correlation between alexithymia with interpersonal problems(r=0.14, P=0.004). Also, Finding showed that there was positive significant correlation between alexithymia and assertiveness(r=0.19, P=0.001), sincerity (P=0.001, r=0.20), responsibility(r=0.25, P=0.001), controlling (P=0.02, r=0.11). But other components (openness and compliancy), were not significant. There is a significant difference in alexithymia between men (40.36) and women (37.35), but this difference was not significant for interpersonal problems. Conclusion: Based on finding of present study, alexithymia was correlated positively with interpersonal problems, so presenting educational planning can regulate emotion and prevent students' interpersonal problems. Key words: Alexithymia, university of medical sciences, interpersonal problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».