Prediction of Mental Health based on Emotional Alexithymia and Marital Burnout of Women Affected by Infidelity
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The purpose of this study was to predict mental health based on emotional alexithymia and marital burnout of women affected by infidelity. Method: The current research was descriptive of predictive correlation type. The statistical population of the present study included women who referred to the counseling centers of District 5 of Tehran with a history of marital infidelity in 2022. According to the conducted research, 150 women visited the counseling centers of District 5 of Tehran in a period of 3 months, and 108 women were considered as a statistical sample through random sampling and Morgan's table. The research tools were Goldberg mental health questionnaires (1972), Toronto Alexithymia Scale (1994) and Pines marital burnout (2002). Kolmogorov-Smirnov test, Pearson correlation coefficient and multiple regression were used to analyze the data. Results: The results showed that the correlation coefficient between mental health and alexithymia is (0.380) and between mental health and marital burnout (0.568), which shows that there is a correlation between mental health and alexithymia and marital burnout of women affected by infidelity at the error level of 0.1. 0 and with 99 percent confidence, there is a significant positive and direct relationship. Also, regression analysis showed that emotional alexithymia and marital burnout have an effect on the mental health of women affected by infidelity (p<0.05), thus with 95% confidence, the contribution of emotional alexithymia is 28% and marital burnout is 44% on the mental health of women affected by betrayal. Conclusion: Marital infidelity has a great contribution to the level of emotional alexithymia and marital boredom, and in turn, this variable has a great impact on the mental health of couples, and by teaching couples how to achieve intimacy skills, steps can be taken to reduce marital infidelity.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».