Genel Popülâsyonda Obsesif Kompulsif Semptomların Yordayıcısı Olarak COVID-19 Stresi ve Bu İlişkide Duygu Düzenleme Güçlüğü, Obsesif İnançlar ve Tiksinmenin Aracı Rollerinin Değerlendirilmesi
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 salgını, başta birincil enfeksiyon riski ve küresel, sosyal ve ekonomik yönden yol açtığı ikincil sonuçlar bağlamında önemli bir stresördür ve bu yönüyle de psikolojik sağlık üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Buradan hareketle mevcut çalışmada, pandemi döneminde katılımcıların stres düzeylerinin incelenmesi, pandemik stres ile obsesif kompulsif semptomlar arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi ve bu ilişkide duygu düzenleme güçlüğü, obsesif inançlar ve tiksinmenin rollerinin bir model kapsamında test edilmesi amaçlanmaktadır. Araştırmaya pandemi döneminde Türkiye’de ikamet eden; 18-65 yaş aralığındaki toplam 320 kişi (X=33.78, min=18; max=62) katılmıştır. Katılımcılara, COVID-19 Stres Ölçeği, Duygu Düzenleme Güçlüğü Ölçeği-Kısa Form, Obsesif İnanışlar Ölçeği, Tiksinti Yatkınlığı ve Duyarlılığı Ölçeği ve Vancouver Obsesif Kompulsif Envanteri uygulanmıştır. Analizler sonucu katılımcıların pandemiye ilişkin stres düzeyleri ile obsesif kompulsif semptomlarının orta ile yüksek düzeyde değişebildiği belirlenmiştir. Ayrıca pandemi stresinin obsesif kompulsif semptomlar ile ilişkili olduğu, mevcut ilişkide duygu düzenleme güçlüğü, obsesif inançlar ve tiksinmenin aracı rolünün bulunduğu belirlenmiş ve bu sayede semptomların gelişimine ilişkin önerilen yapısal model doğrulanmıştır. Elde edilen sonuçlar pandemi endişelerinin OKB açısından bir risk faktörü olabileceğini göstermektedir. Ayrıca bu ilişki örüntüsüne etki eden bilişsel ve duygusal birçok faktör de mevcuttur. Bu açıdan tedavi süreçlerinde mevcut faktörleri hedefleyen müdahalelerin geliştirilmesi semptomların klinik düzeye ilerlemesinin önlenebilmesi adına önemli girişimler olabilir.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,028 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».