Sintomi PTSD da COVID-19: la relazione con eventi infantili avversi, alessitimia e stili di attaccamento
Notice bibliographique
Résumé
La pandemia COVID-19 è considerata un evento traumatico collettivo. Diversi studi hanno evidenziato alti livelli di sintomi di disturbo post-traumatico da stress (PTSD) nella popolazione generale durante la pande-mia. Scopo di questa ricerca è contribuire a un'integrazione della letteratura che esplora l'associazione tra eventi infantili avversi, alessitimia e stili di attaccamento insicuri come fattori pre-trauma che rendono gli individui più vulnerabili ed esplorare il possibile effetto predittivo di queste dimensioni sul PTSD da COVID-19. Tra ottobre 2021 e marzo 2022 sono stati somministrati a 224 parteci-panti di età compresa tra i 18 e i 65 anni e residenti in Italia il questionario COVID-19-PTSD, la Toronto Alexithymia Scale, l'Adverse Childhood Ex-periences Questionnaire e l'Experiences in Close Relationships-Revised Form.Dall'analisi delle correlazioni sono emerse associazioni significative tra l'alessitimia, le dimensioni dell'attaccamento e i sintomi del PTSD da CO-VID-19 e all'età. Sono stati eseguiti due modelli di regressione lineare mul-tipla utilizzando i punteggi totali del COVID-19-PTSD come variabile di-pendente. Nel primo sono state considerate come variabili indipendenti l'e-tà, il genere, le dimensioni dell'attaccamento, gli ACE e l’alessitimia. Han-no mostrato un effetto significativo: il punteggio totale dell'alessitimia, la dimensione dell'ansia, la dimensione dell'evitamento e l'età. Nel secondo modello sono stati aggiunti i punteggi dei fattori TAS-20 come variabili in-dipendenti, hanno mostrato un effetto significativo: dimensione dell'ansia, TAS-20 DIF.Il Covid-19 ha colto l'umanità impreparata, ma ha mostrato che nel mondo globalizzato in cui viviamo, la possibilità di un trauma coll ettivo è sempre più reale. Ci auguriamo che i fattori di rischio legati ai sintomi del PTSD vengano ulteriormente approfonditi per poter implementare, in futu-ro, modelli di prevenzione efficaci per i traumi collettivi.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».