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Alexithymia And Buprenorphine Addiction

2017· other· en· W6965021148 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaBuprenorphineAddictionPsychosocialPersonalityToronto Alexithymia ScaleSensation seekingSubstance abuseVulnerability (computing)Stigma (botany)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims:Itu2019s currently admitted that vulnerability to substance use disorders results from the interaction of several factors related to the product , the environment or to the individual. Our aim was to study the alexithymia as a personality dimension among subjects addicted to buprenorphine (Subutexu00ae) compared to controls .Methods:We conducted a cross sectional comparative study including 50 patients with addiction to buprenorphine (Subutexu00ae) and 50 witnesses. We collected sociodemographic informations, history and addictive course using a data record. We estimated alexithymia with the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20).Results:Mean score of alexithymia on TAS-20 with users of buprenorphine (Subutexu00ae) was significantly higher than among the control population: 63,42 versus 53,54 (p<0,001). Alexithymia was strongly associated with buprenorphine addiction (54% versus 24% p= 0,002). The unemployment , the family judicial history ,the personal psychiatric history ,the poly drug use and the high level of seeking sensation were identified as risk factors of addiction to buprenorphine (Subutexu00ae). Conclusions:The good knowledge of buprenorphine addictionu2019s risk factors is absolutely crucial. It allows prevention initiatives targeted for these contexts of vulnerability, thanks to the implementation of an adapted and early psychosocial support.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,006

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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