Emotionale Dysregulation bei affektiven Störungen
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung: Hauptsymptom der affektiven Erkrankungen ist eine Veränderung der Stimmung. Inwieweit die Stimmungsstörung mit einer emotionalen Dysregulation einhergeht, wird aber erst in den letzten Jahren vermehrt untersucht. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über den Stand der aktuellen Forschung in Bezug auf die Frage, inwieweit und welche Emotionsregulationsstrategien bei Patienten mit einer unipolaren Depression oder einer bipolaren affektiven Störung in der akuten Episode verändert sind, also als zustandsabhängige Veränderungen anzusehen sind. Desweiteren wird erörtert, inwieweit es sich bei den Veränderungen der Regulationsstrategien, wie z. B. Unterdrückung oder Neubewertung, um Vulnerabilitätsfaktoren für depressive Störungen handelt. Kognitive Reaktivität wird ebenfalls als Vulnerabilitätsfaktor beschrieben. Der Beitrag führt in das Konzept ein und arbeitet die Verbindung zur psychologischen Forschung der Affektivregulation als Vulnerabilitätsfaktor depressiver Störungen heraus. Neuere psychotherapeutische Ansätze, die sich auf Emotionsregulationsstrategien beziehen, werden kurz dargestellt. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».