The role of alexithymia, impulsivity and emotional intelligence in predicting relapse of druge abuse disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recurrence in substance abusers is high, but alexithymia, impulsivity and emotional intelligence can play a role in predicting it.Aims: The purpose of this study was to investigate the role of alexithymia, impulsivity and emotional intelligence in predicting recurrence of substance abuse disorder. Method: Descriptive-correlational research method and among those who referred to addiction treatment centers, 120 were selected by purposeful. For information gathering, we used the predicted scales Wright at al( 2001, Toronto Alexithymia Scale-20 (FTAS-20) (1994), Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11) (2004), and Bradbury and Graves' emotional intelligence(2005) . Data were analyzed using Pearson correlation and regression. Results: The results showed that there is a significant positive relationship between alexithymia, difficulty in identifying feelings, total score of impulsivity and the dimensions of motor impulsivity and cognitive impulsivity with relapse. There was a significant negative relationship between the impulsiveness of non-planning , emotional intelligence and dimensions with self-awareness, self-management, social awareness and relationship management of emotional intelligence components and recurrence of drug use (p<0/01). impulsivity in non-planning,impulsivity and management of relationships could explain the recurrence of drug use (p<0/01). Conclusion: So it can be concluded that with increasing alexithymia and general impulsivity, increased recurrence of drug abuse, and with the increase in emotional intelligence, decreased recurrence of drug abuse.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».