ALEXITHYMIA AND ASSOCIATED FACTORS IN THE ELDER PATIETNS SUFFERING FROM DIABETES MELLITUS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the alexithymia traits and associated risk factors in the elder patients suffering from DM (Diabetes Mellitus). Methodology: This research work was a descriptive study carried out in Nishter Hospital, Multan on 120 patients suffering from Diabetes Mellitus. We performed the collection of data with the utilization of personal data form and the TAS (Toronto Alexithymia Scale). Results: Alexithymia prevailed in 75.80% elder patients who were suffering from Diabetes Mellitus. We discovered that these patients faced difficulties in the identification and description of their feelings. All of these patients were present with high externally-oriented styles of thinking. The level of patients, structure of family and duration of illness influenced their manifestation of traits of alexithymia. Conclusion: Most of the elder patients suffering from Diabetes Mellitus exhibited the characteristics of alexithymia. But these characteristics were not present to have association with gender, patient’s age, marital status, level of qualification and occupational status. Additionally, there was no association between alexithymia and HbA1c (Glycosylated Hemoglobin), BMI (Body Mass Index), PBG (Post-prandial Glucose) and the complications and treatment associated with Diabetes Mellitus. Keywords: Glycosylated Hemoglobin, Diabetes Mellitus, Oriented, Glucose, Post-Prandial Glucose, Body Mass Index.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».