Reductions in Alexithymia and Emotion Dysregulation After Training Emotional Self-Awareness Following Traumatic Brain Injury: A Phase I Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the acceptability and initial efficacy of an emotional self-awareness treatment at reducing alexithymia and emotion dysregulation in participants with traumatic brain injury (TBI). SETTING: An outpatient rehabilitation hospital. PARTICIPANTS: Seventeen adults with moderate to severe TBI and alexithymia. Time postinjury ranged 1 to 33 years. DESIGN: Within subject design, with 3 assessment times: baseline, posttest, and 2-month follow-up. INTERVENTION: Eight lessons incorporated psychoeducational information and skill-building exercises teaching emotional vocabulary, labeling, and differentiating self-emotions; interoceptive awareness; and distinguishing emotions from thoughts, actions, and sensations. MEASURES: Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20); Levels of Emotional Awareness Scale (LEAS); Trait Anxiety Inventory (TAI); Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9); State-Trait Anger Expression Inventory (STAXI); Difficulty With Emotion Regulation Scale (DERS); and Positive and Negative Affect Scale (PANAS). RESULTS: Thirteen participants completed the treatment. Repeated-measures analysis of variance revealed changes on the TAS-20 (P = .003), LEAS (P < .001), TAI (P = .014), STAXI (P = .015), DERS (P = .020), and positive affect (P < .005). Paired t tests indicated significant baseline to posttest improvements on these measures. Gains were maintained at follow-up for the TAS, LEAS, and positive affect. Treatment satisfaction was high. CONCLUSION: This is the first study published on treating alexithymia post-TBI. Positive changes were identified for emotional self-awareness and emotion regulation; some changes were maintained several months posttreatment. Findings justify advancing to the next investigational phase for this novel intervention.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle