Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the relationship between self-inconsistency, alexithymia and Obsessions-Compulsions in neurotic patients and normal control.Methods: 59 patients and 54 control completed The Vancouver Obsessional Compulsive Inventory (VOCI), Self Consistency and Congruence Scale (SCCS), Toronto alexithymia scale (TAS-26), Self-Rating Anxiety Scale (SAS) and Self-Rating Depression Scale (SDS). Results: 1) The difference of VOCI total score among patients with obsessive-compulsive disorder (OCD), anxiety/depression (A/D), and control was significant(111.2±36.0、57.0±33.0、39.4±22.5,F=35.46,P0.05), so did the self-inconsistency score((57.9±11.7、51.4±12.1、36.8±8.8、F=47.33,P0.05). 2) Total score of VOCI was significantly correlated with Self-inconsistency, TAS-DDF, TAS-DIF(r=0.38~0.83, P0.01)in OCD and A/D patients, and was significantly correlated with Self-inconsistency, TAS-DDF, TAS-DIF and TAS-RDR(r=-0.37~0.58, P0.01)in control. 3) Self-inconsistency and TAS-DIF were independent predictive variables of VOCI total score in OCD patients, and in A/D patients and control only the self-inconsistency was the independent predictive variable.Conclusion:The results suggest that Self-inconsistency may make a contribution to Obsessions-Compulsions regardless of the suffering of neurosis, and in OCD patients difficulty in identifying feelings and distinguishing between feelings and bodily sensations may worsen Obsessions-Compulsions when controlling for Self-inconsistency.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».