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Enregistrement W1798820806 · doi:10.4236/psych.2015.613168

Disgust Emotion and Obsessive-Compulsive Symptoms in an Iranian Clinical Sample

2015· article· en· W1798820806 sur OpenAlexaff
Giti Shams, Leyla Janani, Irena Milosevic, Elham Foroughi

Notice bibliographique

RevuePsychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisgustPsychologyObsessive compulsiveClinical psychologyPsychiatryAnger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of research has revealed robust associations between disgust and obsessive-compulsive disorder (OCD) symptoms. The present study aimed to understand if particular disgust domains are more closely associated with OC symptoms subscales, especially contamination and washing. A sample of 60 OCD patients from an outpatient Iranian psychiatric clinic completed self-report questionnaires including the Disgust Scale-Revised (DS-R), the Obsessive-Compulsive Inventory-Revised (OCI-R) and the Padua inventory-Washington State University revision (PI- WSUR). The results indicated correlations between the total, core and contamination subscales of the DS-R together with the OCI-R total score as well as with the PI-WSUR total score. However, no correlation was found between these inventories and the DS-R animal reminder subscale. The DS-R total score also correlated with the washing and checking subscales of the OCI-R and with the contamination obsessions and washing and checking compulsions of the PI-WSUR. The relationship between disgust and demographic characteristics showed that the DS-R total, core and contamination scores were significantly higher for women and married subjects, and that the animal reminder subscale score was significantly higher for women than men. Although symptoms presentation, risk factors, and outcomes may vary cross-culturally, very little is known about disgust emotion as an OCD symptom in Iranian and eastern cultures. Additional work is needed to better understand these symptoms in other eastern cultures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,296
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,130 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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