LA ALEXITIMIA EN EL TRASTORNO POR USO DE SUSTANCIAS: RESULTADOS DE ESTUDIO LONGITUDINAL Y ANÁLISIS PSICOMÉTRICO DE LA ESCALA DE ALEXITIMIA DE TORONTO DE 20 ÍTEMS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCCIÓN La alexitimia es prevalente en pacientes con trastorno por uso de sustancias (TUS); sin embargo, su impacto en la adherencia y las recaídas no se ha establecido de forma clara. Además, el instrumento Gold Estándar para la medicación de alexitimia (Escala de Alexitimia de Toronto de 20 ítems – TAS-20) no ha sido validada para población española con TUS. OBJETIVOS PResnetar resultados de estudio longitudinal sobre el imapcto de la alexitimia en la adherencia y las reca´dis en pacientes con TUS. Asimismo, presentar estudio de características psicométricas de la TAS-20 en población española con TUS. MÉTODOS Se realizó un estudio longitudinal a 12 meses en un centro ambulatorio de tratamientos de adicciones incluyendo pacientes españoles con TUS, siendo valorada la alexitimia de forma basal y valorándose el momento de recaída y adherencia al tratamiento en su seguimiento. Además un análisis confirmatorio factorial fue realizado para valorar las características psicométricas de la TAS-20. RESULTADOS 126 pacientes fueron reclutados, siendo la alexitimia prevalente en e4sta población. Además, los pacientes con alexitimia presentaban recaídas más tempranas y una peor adherencia. Por otro lado, la TAS-20 presenta unas características psicométricas adecuadas para la evaluación de la alexitmia en población española con TUS. CONCLUSIONES La alexitmia tiene una relación importante con el TUS, siendo un factor relacionado con las recaídas y adherencia. Por ello, la evaluación de la misma es importante desde el punto de vista clínico, siendo la TAS-20 una herramienta válida para su medición en esta población.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».