Il trattamento dei Disturbi di Conversione: studio sull'efficacia di un protocollo ipnotico ultrabreve
Bibliographic record
Abstract
L'obiettivo principale di questo studio, randomizzato e controllato, č stato quello di verificare la validitŕ di un intervento di ipnoterapia ultra breve composta da una-tre sedute ipnotiche, specificamente designata al trattamento di patologie che rientrano nei criteri DSM IV previsti per il Disturbo di Conversione. I risultati ottenuti da un gruppo di controllo, composto da 11 pazienti, avviato all'usuale trattamento medico-psichiatrico di supporto sono stati confrontati con quelli ricavati da un gruppo di 12 pazienti assegnati al nostro protocollo. Tutti i pazienti sono stati valutati prima di iniziare i trattamenti (T0) e a distanza di dodici mesi (T1) mediante l'impiego delle seguenti scale di valutazione: Toronto Alexithymia Scale, Somatoform Dissociation Questionnaire, Symptom Check List -90, Illness Behaviour Inventory, Disability Scale, Clinical Global Impressions e la Scala di Valutazione Globale del Funzionamento. Al follow-up, i pazienti afferenti al nostro protocollo hanno dimostrato un miglioramento statisticamente significativo, non soltanto della sintomatologia, ma anche del profilo psicopatologico registrato mentre il gruppo di controllo ha mostrato una pressoché totale assenza di cambiamenti nello stesso periodo. In conclusione, il protocollo ipnotico ultrabreve sembra essere un intervento efficace e specifico, in particolare se adeguatamente programmato e adattato alle caratteristiche del paziente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".