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Enregistrement W4406918298 · doi:10.5114/hpr/196640

Positive and negative emotions in patients with Sudeck’s syndrome according to religiosity before and after the disease

2025· article· en· W4406918298 sur OpenAlexaff
Iván Montes-Iturrizaga, Renzo Rivera, Mitchell Clark

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology Report · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityDiseasePsychologyClinical psychologyMedicineInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sudeck's syndrome is a chronic and painful disease that affects a significant number of people. Despite this, it is a disease little researched in general and even less in the field of the psychology of religion. The aim of this study was to analyze the relationship between religiosity and emotions in patients with Sudeck's syndrome. PARTICIPANTS AND PROCEDURE: The sample consisted of 80 people with Sudeck's syndrome, 92.5% of whom were women. The average age of the participants was 41.8 years, with a range of 23 to 60 years. Participants came from fourteen different countries in the Americas and Europe, including Spain (36.3%), Argentina (20%) and Peru (15%). A clinical and sociodemographic data sheet was used, as well as questions aimed at assessing the emotional state of the participants. RESULTS: The results indicate that patients experienced a significant increase in anxiety and sadness after the diagnosis of the disease, while optimism and energy decreased significantly. On the other hand, no differences were found in positive or negative emotions in believing or non-believing patients. CONCLUSIONS: The data suggest that the diagnosis of Sudeck's syndrome has a negative impact on the emotional health of individuals and that this is independent of whether the patient is a believer or non-believer. However, further research is needed to confirm these findings and to explore the underlying mechanisms of this relationship.

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)0,000
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,324 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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