Mental Health and Alexithymia of Technical School Student Abused in Childhood.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To study the effect of childhood abuse on students mental health and alexithymia, and to analyze the relationship between psychosomatic symptoms and alexithymia. Methods: 90 abused Technical Secondary School Students and 90 no-abused Technical Secondary School Students from Xuzhou were investigated by applying Symptom Checklist 90 ( SCL - 90 ) , Toronto alexithymia Scale ( TAS) . Results: Compared with no-abused students, the students who had been abused in childhood showed significantly higher psychiatric symptoms of somatization (1. 8±0. 6) , interpersonal relationship (2.0±0.7) , depression (1.9±0.6) , anxiety (1. 8±0. 5 ) , hostility (1. 8±0. 6) , paranoia (1. 9±0. 6) , psychoticism (1. 8±0. 6) , obsessive (2. 0±0. 6) , phobia (1. 7±0. 6) than control (1.4±0.5, 1.7±0.6, 1.6±0.6, 1.6±0.5, 1.5±0.5, 1.6±0.5, 1.6±0.5, 1.8±0.6, 1.5±0.5, P 0. 01 or P 0. 05) , and had significant higher total and factor scores of Toronto alexithymia Scale ( TAS) (78. 4±8. 2/68. 3±8. 1, P 0. 01 ) . The study showed that alexithymia was associated with psychiatric symptom ( r = - 0.24-0.25, P0. 05) . Conclusion: Childhood abuse can severely impact students'mental health and produce alexithymia, there were significant associations between them. Alexithymia may be one of core psychological characteristics for abused students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».