Prediction of Vasovagal Syncope based on Body Vigilance and Alexithymia Variables
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Vasovagal syncope is the most common type of syncope and recurrent syncope attacks can have a profound effect on the patients' quality of life. The aim of this study was to predict vasovagal syncope based on the variables of body vigilance and alexithymia. Methods: The present study was a case-control study. The statistical population of the present study included the patients with vasovagal syncope referred to Tehran Heart Center in the year of 1400. Fifty patients with vasovagal syncope and 54 healthy individuals were selected by purposive sampling. Data collection tools included the Body Vigilance Scale and Toronto Alexithymia Scale. Data analysis was performed by logistic regression analysis and using SPSS software version 16 at the level of 0.05. Results: The results of the Hosmer-Lemeshow Test (P-value = 0.255, χ2 = 3.07) showed good model fit. According to the results of logistic regression test, the coefficient estimate for the alexithymia -0.053 and the body vigilance was -0.017. Conclusion: Based on the results, in the patients with vasovagal syncope, by designing measures based on reducing body vigilance and alexithymia, they can be helped to improve and reduce syncope episode.
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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 | 0,000 |
| 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 ».