Social contagion of vasovagal reactions in the blood collection clinic: A possible example of mass psychogenic illness.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Observing or hearing about illness in another person can lead to reports of similar symptoms. Reports can occasionally be widespread. However, it has been difficult to document whether this is the result of genuine illness or the expression of anxiety with physical terminology. This study examined the effects of being able to see another blood donor experience vasovagal symptoms. METHODS: Data were collected in mobile university blood collection clinics. Bedside research assistants coded whether the donor was able or not able to see another donor being treated for vasovagal symptoms. Dependent variables included subjective vasovagal symptoms indicated on the Blood Donation Reactions Inventory (BDRI) and the need for treatment oneself. Given the population of inexperienced donors, many (26% of the 1,209 participants) were able to see another donor treated for symptoms. RESULTS: Being able to see another donor treated was associated with higher scores on the BDRI and an increased likelihood of treatment for vasovagal symptoms oneself. However, this was limited to non-first-time blood donors, perhaps because of higher levels in first-time donors (ceiling effects) or greater attention to the environment in less "overwhelmed" repeat donors. In general, donors who were able to see another react rated themselves as less relaxed and had smaller increases in heart rate. During the 2-year follow-up, first-time donors who were able to see another react were slower to return to give blood again. CONCLUSIONS: Seeing another donor being treated for symptoms contributed to the vasovagal process in many donors. This environment provides a useful context to study social influences on symptoms and illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».