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Enregistrement W4383665034 · doi:10.5812/ijpbs-128433

Generalized Anxiety Disorder, Alexithymia, and Defense Mechanisms Among Medical Students of Northeastern Iran

2023· article· en· W4383665034 sur OpenAlexaboutno aff
Hossein Aryan, Farhad Farıdhosseını, Morteza Modares Gharavi, Tanin Tamiztousi, Maliheh Ziaee

Notice bibliographique

RevueIranian Journal of Psychiatry and Behavioral Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaNeuroticismClinical psychologyPsychologyGeneralized anxiety disorderAnxietyToronto Alexithymia ScaleSomatizationPsychiatryPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Defense mechanisms are essential to personality and behavior that help individuals deal with stress. These mechanisms might act in different ways, rendering medical students caring physicians or egoistic individuals, and thus, a good understanding of defense mechanisms can contribute to the efforts made to improve the psychological well-being of medical students. Objectives: We studied the prevalence of generalized anxiety disorder (GAD) and alexithymia as determinants of psychological well-being and the mechanisms by which medical students might cope with stress and anxiety. Methods: The present cross-sectional study was conducted on 232 medical students, 126 (60%) females and 96 (40%) males, in northeast Iran. Data were collected through GAD-7, the Farsi version of the Toronto Alexithymia Scale (FTAS-20), and the Defense Styles Questionnaire (DSQ-40). Statistical analysis was performed with IBM SPSS 22.0. Pearson's chi-square test, bivariate correlations, and multiple linear regression analysis were used to identify associations between GAD, alexithymia, and defense mechanisms. Results: A total of 87 (37.5%) participants showed moderate to severe anxiety. Alexithymia was detected in 49 (21%) participants. Mature defense mechanisms had the highest prevalence among participants (56.5%), while immature mechanisms had the least (23.3%). A significant positive correlation was noted between GAD and alexithymia. Also, GAD was positively correlated with immature and neurotic defense mechanisms (P < 0.05). A negative correlation was found between mature defense mechanisms and GAD (P < 0.001). Suppression and humor (mature mechanisms) were the negative predictors of GAD. Reaction formation, somatization, autistic fantasy, splitting, passive aggression, displacement, and pseudo-altruism (an immature and neurotic mechanism) were the positive predictors of GAD. Conclusions: The statistically significant correlations found among GAD, alexithymia, and defense mechanisms suggest that a good understanding of these conditions and mechanisms can contribute to alleviating anxiety among medical students and improving their psychological well-being.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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