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Enregistrement W337604707

Когнитивно-эмоциональные особенности пациентов с ишемической болезнью сердца

2014· article· ru· W337604707 sur OpenAlexaboutno aff
Юрьева Татьяна Владиславовна, Хватова Юлия Геннадьевна

Notice bibliographique

RevueTambov University Reports Series Natural and Technical Sciences · 2014
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPersonalityDiseaseCoronary heart diseaseCognitionMedicinePopulationPsychologyPsychiatryClinical psychologyCardiologyInternal medicineSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular diseases are in the Russian Federation in the first place in the structure of mortality among working-age population. In the Tambov region, the situation is similar; according to the health Department cause of death in 61.2 % of cases are diseases of the cardiovascular system. In the structure of deaths from circulatory diseases ischaemic heart disease is to 48.9 %. According to the key provisions of psychosomatic to factor the risk of somatic pathology attributed aleximitic type of personality. In patients with coronary heart disease, we have studied the cognitive-emotional peculiarities of using the Toronto aleximitic scale. The study showed that the frequency of occurrence aleximitic radical among patients with coronary heart disease is high enough. Alexithymia was detected in 60 % of cases in the group of patients with coronary heart disease, and 20 % were referred to the group of risk. Indicators only 20 % indicate a lack of alexithymia. Characteristic features of personality aleximitic patients are disorders of affective and cognitive functions, violation of consciousness and, in General, a special view of the world. The results can be a basis for the development of effective approaches to psychotherapy cardiac patients to work with the cognitive style, affective sphere and consciousness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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