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Enregistrement W7033494226

Regulação interpessoal das emoções na alexitimia e a importância do mindfulness disposicional

2018· article· pt· W7033494226 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2018
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessMental healthIntervention (counseling)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A alexitimia, é caracterizada por uma dificuldade em identificar e descrever emoções e um deficit na modulação cognitiva das emoções. O presente estudo investiga a relação entre alexitimia, regulação emocional (intra e interpessoal) e mindfulness disposicional, numa amostra de pacientes com depressão e/ou ansiedade, em terapia cognitivo-comportamental. Trata-se de um estudo transversal, com 241 pacientes, recrutados numa clínica de saúde mental. Foi utilizada a Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20), a Escala de Regulação Emocional dos Outros e do Eu (EROS). Escala de Mindfulness de Filadélfia (PHLMS) para avaliar o mindfulness disposicional. Verificou-se que os pacientes com tendências alexitímicas mais elevadas relataram pioria do afeto (intrínseco), bem como uma diminuição da capacidade de melhorar o afeto (intrínseco e extrínseco), e uma menor consciência mindful. Em termos de género, as mulheres apresentaram uma maior capacidade para melhorar o afeto de maneira extrínseca, e os homens mais dificuldades na descrição das emoções. A avaliação clínica de pacientes com problemas de saúde mental deve considerar as suas dificuldades em nomear e discutir estados afetivos, e que isso não deve ser isolado de uma avaliação dos seus problemas afetivos interpessoais. O mindfulness disposicional, e as terapias baseadas no mindfulness, podem ser recomendadas com este tipo de pacientes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,348 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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