Notice bibliographique
Résumé
MS patients suffer from many psychological problems.The purpose of this study was to examine the severity of somatic, anxiety and depression symptoms and the role of emotion regulation strategies on predicting it in MS patients.In this research, 42 MS patients were availability selected in Nahavand and Malayer cities.The method research was correlation.The Cognitive Emotion Regulation Questionnaire (Garnefski et al, 2002) and Psychological Signs Scale (Dura et al, 2007) used for data collection.The Pierson correlation coefficient and multivariate regression was used for analyzing the data.Results showed that 42.8% of MS patient had summarization symptoms, 35.7% depression symptoms and 28.5% anxiety symptoms.Results of correlation indicated that there was meaningful correlation between positive refocusing, positive reappraisal, other-blame, self-blame, rumination, catastrophizing and acceptance and psychological signs.According to regression results, emotion regulations strategies explain approximately 69% the variance of psychological signs in MS patients, and the rumination, self-blame and acceptance have been respectively predicted the psychological signs in MS patients.The results supported the severity of psychological symptoms and meaningful relationship of emotional regulation strategies with those symptoms among MS patients and attending to the role of trainings based emotion regulation in reducing the psychological symptoms of MS patients is specially importance for therapists and researchers of health psychology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,926 | 0,894 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».