Postoperative Course After Papilloma Resection: Effects of Written Disclosure of the Experience in Subjects With Different Alexithymia Levels
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the investigation was to assess the effects on postoperative course after bladder papilloma resection of a technique for the written disclosure of traumatic events in interaction with individual differences in alexithymia. METHODS: Forty subjects were administered a general questionnaire and the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) the second day after admittance. Twenty subjects were asked to write for 3 days, 20 minutes a day, about their experience of being in the hospital, following instructions developed by J. W. Pennebaker and coworkers. The postoperative course was assessed objectively by the duration of stay in hospital and subjectively by subjects completing the Symptom Check List 90 (SCL-90) the day before leaving the hospital. RESULTS: Subjects who wrote stayed fewer days in hospital and had lower SCL-90 scores. The same effect was shown by low alexithymia levels. Study of interactions showed that the effect of writing was apparent only in subjects high in alexithymia, whereas subjects low in alexithymia showed a favorable course independent of writing. CONCLUSIONS: Writing about one's thoughts and feelings about being in hospital for a surgical operation has beneficial effects on postoperative course. This holds particularly true for high alexithymic subjects, who obtain through writing the same outcome as low alexithymic subjects.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».