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Enregistrement W4285670041 · doi:10.34883/pi.2020.11.1.010

Interrelation of Alexithymia and the structure of Personal semantic self-Assessment of Patients in the state of Partial Mental Maladaptation with Psychosomatic Diseases

2020· article· ru· W4285670041 sur OpenAlexaboutno aff
В.Д. Мишиев, В.Ю. Омельянович, М.А. Трещинская, Eugenia Grinevich

Notice bibliographique

RevueПсихиатрия психотерапия и клиническая психология · 2020
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaMaladaptationPsychologyClinical psychologyToronto Alexithymia ScalePartial correlationMultilevel modelNeuroticismDevelopmental psychologyPersonalityCorrelationPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье изложены результаты исследования, целью которого было выявление и структурирование гендерных особенностей влияния алекситимии на уровень семантической самооценки пациентов в состоянии парциальной психической дезадаптации и страдающих психосоматическими заболеваниями. Для достижения поставленной цели были решены следующие исследовательские задачи: в рамках отдельно рассматриваемых гендерных групп исследованы выраженность алекситимии у пациентов, страдающих психосоматическими заболеваниями, респондентов в состоянии парциальной психической дезадаптации и у практически здоровых; проведено сравнение выраженности алекситимии между исследуемыми группами и гендерами; проведена оценка взаимосвязи выраженности алекситимии с базовыми социально-психологическими и кросс-культуральными характеристиками обследованного контингента; обнаружены взаимосвязи выраженности алекситимии и семантической самооценки представителей исследуемых групп и выявлены гендерные особенности этих взаимосвязей.Исследование проводилось на репрезентативном материале, состоящем из 1400 респондентов, с использованием методики «Личностный (семантический) дифференциал», Торонтской алекситимической шкалы и дальнейшим статистическим анализом полученных результатов с использованием иерархического кластерного анализа, однофакторного дисперсионного анализа Фишера, вычисления коэффициента ранговой корреляции Спирмена и коэффициента частичной регрессии η2. Thearticlepresentstheresultsofthestudyaimedatidentificationandstructuringthegenderfeatures of the influence of alexithymia on the level of semantic self-esteem of patients in the state of partial mental maladaptation with psychosomatic diseases. to achieve this goal, the following research tasks were accomplished: within the framework of separately considered gender groups, there was studied the severity of alexithymia in patients with psychosomatic diseases, the respondents in the state of partial mental maladaptation, and practically healthy ones. there was done the comparison of severity of alexithymia between the studied groups and genders. there was made the evaluation of the relationship between the severity of alexithymia and the basic socio-psychological and cross- cultural characteristics of the studied contingent. there was revealed the relationship between the severity of alexithymia and the semantic self-esteem of the representatives of the studied groups; the gender features of these relationships were revealed.the study was conducted on the representative material, which consisted of 1400 respondents, using the Personal (Semantic) differential approach, the toronto alexithymic scale, and further statistical analysis of the obtained results using hierarchical cluster analysis, Fisher’s one-factor analysis of variance, calculation of the Spearman rank correlation coefficient, and the partial regression η2.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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