Alexithymia and gambling: Psychotherapy to differentiate feelings
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The relationship of alexithymia with gambling addiction is not obvious, but it is present, as evidenced by the results of many studies. Alexithymia is likely to associate with gambling as a coping behavior to increase emotional arousal and avoid negative emotions, according to the affect dysregulation model. Alexithymic individuals experience the same spectrum of emotions as ordinary people, however, from the standpoint of psychology, psychiatry, unexpressed emotions are repressed into the subconscious, and their bodily manifestations accumulate. Objectives We plan to conduct research to improve the medical and psychological support of patients with pathological gambling due to the presence of alexithymia. Methods A systematic search of the literature was run in the major reference databases including PubMed, Cochrane Database for Systematic Review, Web of Science, Scopus until 2019. All studies assessed alexithymia with the Toronto Alexithymia Scale while gambling problems were assessed mostly with the South Oaks Gambling Screen. Results We assume that for pathological gamblers, specific psychotherapeutic techniques like body-centered psychotherapy could help them to differentiate feelings from bodily sensations. Conclusions The results highlight the importance of taking in the relationship between alexithymia and pathological gambling. Further studies are needed to widen the knowledge of this association.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».