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Enregistrement W4320165525 · doi:10.15406/jpcpy.2019.10.00650

Alexithymia among long-term drug users: a pilot study in Oporto

2019· article· en· W4320165525 sur OpenAlexaboutno aff
Teresa Souto, Hélder Alves, Ana Rita Conde, Luísa Pinto, Óscar Ribeiro

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychology & Clinical Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychiatryDysfunctional familyClinical psychologyToronto Alexithymia ScalePsychologyPublic healthPsychopathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing scientific evidence supports an association between alexithymia and psychoactive substance use. This study explores alexithymia´s expression in sample of long-term drug users, undergoing outpatient treatment in public health units in Oporto, Portugal, as well as its´ association with social demographic risk factors. Data was collected from a sample of 90 adults, participants, mainly men (n=90; 87%), considered to be old consumers (81% with a age>40 years), with a mean age of 46.1 years (SD=8.3; range=21–64).Two instruments were used: a sociodemographic questionnaire and the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). More than 51.1% of the individuals were alexithymic, indicating a high prevalence of deficits in emotional awareness. The treatment period varied from 0 to 15 years, included a medication in 55% of cases, mostly methadone (83%). This profile illustrates the gradual aging of the long-term users of illicit drugs and alcohol with a clear diagnosis of an emotional disorder. Therefore, clinicians who develop treatment strategies may want to take into account the likelihood that many of their patients may be alexithymic; in being so, they should integrate specific psychotherapeutic techniques that promote both the identification and the differentiation in emotionally dysfunctional patients.

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)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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