The relationship between alexithymia, irrational beliefs, positive and negative emotions with mental disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: University students, as the future manpower resources, are of high importance for communities. One of the aspects to focus on is their mental health. The present study was conducted to determine the relationship between alexithymia, irrational beliefs, positive and negative emotions with mental disorders in students. Methods: There were 400 students, selected randomly through stratified sampling from different disciplines at Razi University (Kermanshah, Iran). The design of the study was descriptive-correlational. The questionnaires used for collecting data were: Mental Disorders Symptoms (SCL_90), Alexithymia (FTAS-20), Jones Irrational Beliefs tests, and Positive and Negative Syndrome Scale (PANAS-X). Collected data were analyzed using statistical indices including correlation, regression and fundamental correlation. Results: Data analysis indicated that there was a significant relationship between alexithymia, irrational beliefs and negative emotions with mental disorders. There was a negative significant relationship between positive emotions and mental disorders. Alexithymia, irrational beliefs and negative emotions were capable of predicting mental disorders while positive emotions did not have this capacity. Although about 73% of mental disorders were predicted by irrational beliefs, alexithymia, negative and positive emotions, but negative emotions and alexithymia contributed more than other variables. Conclusion: Alexithymia and irrational beliefs play major roles in mental disorders. These variables explain a high variability rate of mental disorders. They are the predisposing factors for mental disorders. They need more attention in clinical studies.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».