A PSYCHOLOGICAL FACTOR AFFECTING A CARDIAC CONDITION IN A PSYCHOTHERAPIST
Notice bibliographique
Résumé
It has been established that intense emotions can affect the development and course of cardiac arrhythmias. This study sought to convey that a lack of expression of emotion can also have an effect on arrhythmias. A psychotherapist with Idiopathic Ventricular Fibrillation and an Implantable Cardioverter Defibrillator measured his rate of Premature Ventricular Contractions using a Holter monitor during three separate six-week periods and in three domains: A) work days vs. off days, B) a 27 hour work week vs. 22 hour work week, and C) in 5 different modalities including 1) Meeting with department head 2) Individual psychotherapy with patients 3) Group therapy with patients 4) Supervision of residents 5) Personal psychoanalysis. The results showed more than a 3-fold increase of arrhythmogenic activity during the 27-hour work week vs. 22 and a 5-fold increase in arrhythmogenic activity on work days compared to days off. Department Head meetings were found to be most arrhythmogenic and personal psychoanalysis was least. The data suggest that the psychiatrist’s lack of emotional expression in his clinical work has been demonstrated to markedly worsen his arrhythmia. The results also point to the potential ameliorating effects of the therapist’s own psychotherapy.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».