The Effect of Acceptance and Commitment Therapy on Experiential Avoidance, Alexithymia and Emotion Regulation in Patients with Type One Diabetes, (Case Study)
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the effect of acceptance and commitment therapy on experiential avoidance, alexithymia and emotion regulation in patients with type 1 diabetes. The statistical population was patients with type 1 diabetes that referred to Shariati hospitals from February to June 2022. Six participants were selected voluntarily according to research entry criteria. Data were collected using the Gomez Avoidance Questionnaire (1998), Toronto Alexithymia Scale, Garnowski Emotion Regulation, and Glucometer. Participants underwent eight one-hour protocol sessions after baseline, and the first follow-up was performed one month after the end of treatment and the second follow-up three months later. Data were analyzed using recovery formula, effect size, stability chamber and visual analysis. The results showed that the treatment was effective in reducing the level of avoidance, alexithymia and emotion regulation. Follow-up study showed that this treatment was also effective in lowering blood sugar. According to the findings, acceptance and commitment therapy provides the necessary conditions for adaptation and acceptance and increases the rate of self-care behaviors in individuals. This treatment regulates emotions, reduces alexithymia as well as experiential avoidance, and can be used as an effective intervention method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».