The prevalence of alexithymia among medical students. The relationship between alexithymia and somatic morbidity, the presence of bad habits and the level of academic performance
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To determine the prevalence and severity of alexithymia among medical university students. To assess the relationship between somatic pathology in students and academic performance. Material and methods. An anonymous standardized questionnaire survey of 130 students of the Tyumen State Medical University was conducted. The questionnaire is based on a Russian-language validated version of the 20-point Toronto Alexithymia Scale for quantifying alexithymia, including information about age, gender, concomitant psychosomatic diseases, unwanted habits, and self-assessment of academic performance. Results. Among the examined students, the frequency of alexithymia was 6,2%. The risk group for alexithymia included 12.3% of the surveyed students. Diseases of a psychosomatic nature (arterial hypertension, VSD, cephalgia, bronchial asthma, chronic skin diseases) were registered twice as often. Alexithymia is often combined with a number of undesirable habits, among which alcohol abuse, smoking, nail biting, and sweet drinking predominate. The relationship between the presence of alexithymia and reduced academic performance is determined. Conclusion. To reduce the negative impact of alexithymia on somatic and mental health, the effectiveness of training and personal development of students, it is necessary to conduct a systematic assessment of the level of alexithymia. When identifying alexithymia or its risk, use methods of psychotherapeutic correction.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».