Role of Alexithymia and Self-Concealment in Predicting Readiness to Change Among Patients with Substance Use Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Substance use disorders can cause serious harm and manifest as psychological, physical, or legal issues. Drug abuse may be used as an alternative strategy since people struggle to manage their emotion regulation problem. Hence, it is hindering their ability to change as a consequence. Aim: to assess the role of alexithymia and self-concealment in predicting readiness to change among patients with substance use disorders. Subjects and method: Design: A descriptive correlational design was utilized in this study. Setting: The study was conducted at neurology, psychiatry and neurosurgery center, Tanta university. Subjects: A purposive sample of 107 patients with substance use disorder was chosen to be subjects for this study. Tools: Sociodemographic and clinical data questionnaire, Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Self-Concealment Scale and Readiness to Change Questionnaire [Treatment Version]: RCQ[TV]. Results: 74.8 % of study subjects had high and moderate degree of alexithymia. Also, 78.5% of them had a high and moderate degree of self-concealment. Regarding readiness to change, 52.3% of the study subjects have merely mild degree of readiness to change. Alexithymia acts as a predictor of readiness to change among patients with substance use disorders. Conclusion: Patients with substance use disorders are often less aware of their emotions and hide their negative experiences from others. Subsequently, this is affecting their willingness to modify the current state of abuse. Recommendation: Improving realization of emotions and emotional management is an important part of the treatment of patients with substance use disorders.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».