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Enregistrement W2762170170 · doi:10.1093/alcalc/agx075.18

S05-3INTERPERSONAL AND INTRAPERSONAL EMOTIONAL PROCESSES IN TREATED ALCOHOL-DEPENDENT PATIENTS AND NON-ADDICTED HEALTHY INDIVIDUALS

2017· article· en· W2762170170 sur OpenAlexaboutno aff
Maciej Kopera, Elisa M. Trucco, Andrzej Jakubczyk, Hubert Suszek, Aneta Michalska, Aleksandra Krasowska, Kirk J. Brower, Marcin Wojnar

Notice bibliographique

RevueAlcohol and Alcoholism · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrapersonal communicationAlcoholPsychologyClinical psychologyPsychiatrySocial psychologyInterpersonal communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the presence of various emotional processing deficits in alcohol-dependent (AD) individuals is largely confirmed, the specificity and relevance of them still warrant investigation. The current investigation aimed at comparing selected aspects of emotional processing (i.e., mental state recognition, alexithymia, and emotional intelligence) between treated AD subjects and non-addicted healthy individuals. The AD sample consisted of 92 abstinent AD men inpatients, participating in an 8-week abstinence-based treatment program in Warsaw, Poland. The healthy control (HC) group consisted of 86 men recruited from the Medical University of Warsaw and the Nowowiejski Hospital administrative staff. Information about demographics, severity of alcohol problems, and psychopathological symptoms was obtained. Reading the Mind in the Eyes Test was used to assess mental states recognition. Alexithymia was measured with Toronto Alexithymia Scale and the Schutte Self-Report Emotional Intelligence Test was used as a self-report measure of emotional intelligence. In the MANCOVA models accounted for potentially confounding variables (demographics, severity of depression, anxiety symptoms), ADs presented deficits in identification and description of their own emotional states, as well as lower emotion regulation skills when compared to HCs. No between-group differences were observed in self-reported recognition of other people’s emotions, social skills, and a behavioral measure of mental states recognition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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