Alexithymia among long-term drug users: a pilot study in Oporto
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».