مقایسه هوش هیجانی، عزتنفس و ناگویی خلقی در زنان با افسردگی اساسی و زنان عادی در شهرستان شاهرود
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Mood disorders, including major depression (MD), are among the most frequent psychological problems. Emotional intelligence which is an important component of mental health plays an important role in one's health; and also, by enhancing self-esteem, it is considered as a major source for support by which people can deal with negative events of every day life. The alexithymia Barrie might prevent a one’s emotion to be regulated and adjusted. The present study was aimed to assess emotional intelligence, self esteem and Alexithymia among women with majer depression disorder and and then compare them with normal women. Methods : The present work is a causal comparative study. We studied 60 women, including (30 women with majer depression and another 30 ones with normal conditions.), these participants were selected based on a conventional method from Rasol-Akram and nor- medical centers in spring and summer of 2014 (1393) in Shahrood, Iran. In order to analyze the data, we applied the following measuring tools: Sherink's Emotional Intelligence questionnaire, Cooper Smith's, self-esteem Inventory, Toronto Alexithymia scale-20 (TAS-20) and Beck depression Inventory (BDI) and also several identical variances (MANOVA). Results : Based on the results, there are significant differences between depressed and normal women, specifically at the levels of emotional intelligence, self-esteem and Alexithymia (P<0.001). Conclusion : Considering our findings, we suggest the importance and significance of the relationship between emotional intelligence, self-esteem and Alexithymia be taken into account in explaining depression. The findings in this work could be used in prevention and treatment of the programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,022 |
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 ».