Metacognition and Body Image in Predicting Alexithymia in Substance Abusers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance dependency is one of the biggest problems and worries of the world. It stunts the growth of society and causes various problems such as reduction in public health, increase in mortality, rise in social and domestic traumas, loss of educational and occupational opportunities, involvement with the judicial system, and development of the substance-abuse cycle. OBJECTIVES: The aim of this study was to determine the role of metacognition and body image in predicting alexithymia in substance abusers. PATIENTS AND METHODS: The research sample included addicts (males and females aged 10 to 70 years) who referred to the addiction treatment and counseling centers of three Iranian cities of Zahedan, Sari, and Neyriz. Participants were selected by random sampling. The metacognitive strategy questionnaire (MCQ-30), physical self-description questionnaire (PSDQ), and Toronto alexithymia scale (TAS-20) were used for data collection. The hypotheses were tested using the Pearson's correlation method and regression analysis. RESULTS: According to the results of the current study, the highest correlation was between alexithymia and the cognitive awareness subscale (r = 0.305; P < 0.01).There was no significant correlation between alexithymia and body image. Based on the multiple regression analysis, the three predictors explained 11% of the variance (R(2) = 0. 11, F = 3.981; P < 0.01). Cognitive awareness significantly predicted 9% of the variance (β = 0.305; P < 0.01), and the other subscales predicted about 2%. CONCLUSIONS: These findings demonstrated that metacognition had an important role in predicting alexithymia in the substance abusers, which underscores the necessity of precautionary measures.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».