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Enregistrement W4411618254 · doi:10.51847/xajtveu0dq

10.51847/xAjTVEu0dQ

2000· article· en· W4411618254 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralized anxiety disorderSchema (genetic algorithms)AnxietySocial anxietyPsychologyClinical psychologyCognitive psychologyPsychotherapistPsychiatryComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to compare schema therapy and neuro-linguistic planning on reducing anxiety in the patients with pervasive anxiety disorder.The semi-pilot research pattern was a type of pretest-posttest and control group.The statistical population of the include all of the patients with pervasive anxiety disorder that visited in the imam hospital of divandareh city in the first half of 1394.For this purpose 30 patients (male and fmale) with pervasive anxiety disorder were selected based on DSM-5 criterions and 7 questions of pervasive anxiety disorder (GAD-7) scale and they were randomly divided into three groups، include schema therapy group، neuro-linguistic planning group and control group.Schema therapy group were trained 10 session (90minutes) neuro-linguistic group were trained 8 session (90minutes) according to the protocol.Data analized by using multivariate analysis of covariance (MANCOVA).Results showed that there are significant differences between anxiety scores of schema therapy group and neuro-linguistic planning group with control group.These means that the post test of two experimental groups were reduced than the control group،but there were no significant difference between two experimental groups.Conclusion: it can be concluded from the result of these study that interventions based on schema therapy and neuro-linguistic planning is phanning is effective in the reducing of anxiety.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8890,766

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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