Intrusive imagery in severe health anxiety: Prevalence, nature and links with memories and maintenance cycles
Notice bibliographique
Résumé
Increased understanding of the nature and role of intrusive imagery has contributed to the development of effective treatment protocols for some anxiety disorders. However, intrusive imagery in severe health anxiety (hypochondriasis) has been comparatively neglected. Hence, the current study investigates the prevalence, nature and content of intrusive imagery in 55 patients who met DSM-IV-TR (APA, 2000) criteria for the diagnosis of hypochondriasis. A semi-structured interview was used to assess the prevalence, nature and possible role of intrusive imagery in this disorder. Over 78% of participants reported experiencing recurrent, distressing intrusive images, the majority (72%) of which either were a memory of an earlier event or were strongly associated with a memory. The images tended to be future orientated, and were reliably categorised into four themes: i) being told 'the bad news' that you have a serious/life threatening-illness (6.9%), ii) suffering from a serious or life-threatening illness (34.5%), iii) death and dying due to illness (22.4%) and iv) impact of own death or serious illness on loved ones (36.2%). Participants reported responding to experiencing intrusive images by engaging in avoidance, checking, reassurance seeking, distraction and rumination. Potential treatment implications and links to maintenance cycles are considered.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».