Defensive Flexibility and Its Relation to Symptom Severity, Depression, and Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have examined which individual defense mechanisms are related with mental health, and which are linked with psychopathology. However, the idea that a flexible use of defensive mechanisms is related to psychological wellbeing remained a clinical assumption, which this study sought to test empirically. A total of 62 (N = 62) outpatients participated in the study and were assessed with the Symptom Checklist-90R and the Social Adjustment Self-rated Scale. A subsample of 40 participants was further assessed using the Hamilton Depression (HAMD-21) and Anxiety scales (HAMA-21). The first therapy session of all participants was transcribed and rated using the Defense Mechanisms Ratings Scales (), and the Overall Defensive Functioning (ODF) score, which indicates the maturity of one's defensive functioning, was computed. An indicator of flexible use of defenses was also calculated based on the Gini Concentration C measure. Results showed that defensive flexibility, but not ODF, could predict anxiety scores. Symptom severity was predicted by both ODF and defensive flexibility, although in directions opposite to our predictions. Results suggest that defensive flexibility captures another aspect of an individual's functioning not assessed by the ODF, and that it is a promising new way of documenting defensive functioning.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».