Veränderung der Wahrnehmung von Emotionen im Verlauf stationärer psychotherapeutischer Behandlung
Bibliographic record
Abstract
Fragestellung: Es soll geprüft werden, ob sich die Wahrnehmung von Emotionen durch stationäre psychotherapeutische Behandlung positiv beeinflussen lässt. Weiter soll untersucht werden, ob Alexithymie ein prognostisch ungünstiger Faktor für eine stationäre psychotherapeutische Behandlung ist. Methode: 48 Patienten in stationärer psychotherapeutischer Behandlung wurden bei Aufnahme und bei Entlassung testpsychologische Messinstrumente vorgelegt: Alexithymie bzw. Schwierigkeiten bei der Wahrnehmung und Beschreibung von Gefühlen wurden gemessen mit der Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) sowie der Levels of Emotional Awareness Scale (LEAS). Die psychische Belastung wurde erfasst mit der Symptom-Checkliste (SCL-90-R). Die Schwere psychogener Erkrankungen wurde mit dem Beeinträchtigungs-Schwere-Score (BSS) gemessen und zur Einschätzung des globalen psychosozialen Funktionsniveaus setzten wir die Global Assessment Scale of Function (GAF) ein. Ergebnisse: Die LEAS-Summenwerte unterschieden sich zwischen Aufnahme und Entlassung nicht signifikant. Die TAS-20-Summenwerte waren bei Entlassung signifikant niedriger als bei der Aufnahme. Entsprechend den üblichen Cut-off-Werten der TAS-20 wurden bei Aufnahme 16 Patienten als alexithym klassifiziert, bei Entlassung nur noch 10. Patienten mit gutem Therapieerfolg (entsprechend GAF) zeigten eine bessere Wahrnehmungsfähigkeit für emotionale Beteiligung (LEAS) bei Aufnahme als die Subgruppe mit geringem Therapieerfolg. Zusammenhänge zwischen TAS-20 und Therapieerfolg (entsprechend GAF) waren nicht nachweisbar. Diskussion: Die stationäre psychotherapeutische Behandlung ging mit einer Minderung der Ausprägung des Merkmals Alexithymie, gemessen mit der TAS-20, einher. Eine Verbesserung der Wahrnehmungsfähigkeit eigener emotionaler Beteiligung (LEAS), die ebenfalls zu erwarten wäre, konnte nicht nachgewiesen werden. Dies ist möglicherweise auf die schlechtere Retestreliabilität der LEAS zurückzuführen. Die Zusammenhänge zwischen LEAS-Summenwerten und Therapieerfolg deuten darauf hin, dass Schwierigkeiten in der Wahrnehmung und Kommunikation von Emotionen ein für eine psychotherapeutische Behandlung prognostisch ungünstiger Faktor sind.
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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".