MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2783625109 · doi:10.1037/pha0000165

Is antidepressant use associated with difficulty identifying feelings? A brief report.

2018· article· en· W2783625109 sur OpenAlexaboutno aff
Jani Kajanoja, Noora M. Scheinin, Max Karukivi, Linnéa Karlsson, Hasse Karlsson

Notice bibliographique

RevueExperimental and Clinical Psychopharmacology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSigne ja Ane Gyllenbergin SäätiöJane ja Aatos Erkon SäätiöAcademy of Finland
Mots-clésFeelingAlexithymiaPsycINFOAntidepressantPsychologyClinical psychologyMoodPsychiatryAnhedoniaDepression (economics)MedicineMEDLINEAnxietySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies on the subjective effects of antidepressants suggest that they may not only improve depressed mood, but as an adverse effect also cause "emotional blunting." This phenomenon is poorly understood and little studied. The aim of this study was to examine the association of serotonergic antidepressant use and subjective emotional awareness. Emotional awareness was assessed using the Difficulty Identifying Feelings subscale from the 20-Item Toronto Alexithymia Scale. Fifty-seven individuals on antidepressant medication and 441 controls were compared. The effects of sex, age, education, as well as current depressive symptoms were controlled for. After controlling for selected variables, the antidepressant group scored higher in subjective difficulty identifying feelings, compared to controls. (p = .043, Adjusted means by Group 14.2 vs. 15.5, 95% confidence interval for mean difference between Groups 0.04-2.5). Serotonergic antidepressant use may be associated with difficulty identifying feelings. Future studies with a longitudinal setting are warranted to clarify causality. (PsycINFO Database Record

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExperimental and Clinical PsychopharmacologyMême sujetMental Health Research TopicsTravaux en français237 207