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Enregistrement W2342209533 · doi:10.4082/kjfm.2015.36.5.210

Perceived Stress, Alexithymia, and Psychological Health as Predictors of Sedative Abuse

2015· article· en· W2342209533 sur OpenAlexaboutno aff
Nader Rajabi Gilan, Ali Zakiei, Sohyla Reshadat, Saeid Komasi, Seyed Ramin Ghasemi

Notice bibliographique

RevueKorean Journal of Family Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaSedativeMedicineClinical psychologyAnxietySubstance abusePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The harmful effects of sedative medications and substances in conjunction with limited research regarding predictive psychological constructs of drug abuse necessitate further investigation of associated factors. Therefore, the present study aimed to elucidate the roles of perceived stress, alexithymia, and psychological health as predictors of sedative abuse in medical students. METHODS: In this cross-sectional study, 548 students at Kermanshah University of Medical Sciences, Iran, were selected using stratified random sampling. The data were obtained using the Perceived Stress Scale, an alexithymia scale (Farsi version of the Toronto Alexithymia Scale-20), and a General Health Questionnaire to assess psychological health. Data were analyzed using discriminant analyses. RESULTS: The results demonstrated that the user and non-user of sedative substances groups had significantly different predictive variables (except for social function disorder) (P>0.05). Physical complaints, alexithymia, and perceived stress, which had standard coefficients of 0.80, 0.60, and -0.27, respectively, predicted sedative drug use. CONCLUSION: The results of the present study indicate that perceived stress, alexithymia, physical complaints, anxiety, and depression are associated with sedative drug abuse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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