Alexithymie, traumatischer Stress und posttraumatische Belastungsstörung – Befunde aus der Allgemeinbevölkerung
Bibliographic record
Abstract
Theoretische Modelle und empirische Befunde legen einen Zusammenhang zwischen Alexithymie, traumatischen Erlebnissen und der Diagnose einer posttraumatischen Belastungsstörung (PTSD) nahe, wobei die Befundlage nicht einheitlich ist und sich überwiegend auf klinische bzw. spezifische Populationen stützt. Vor diesem Hintergrund untersuchten wir 2098 Probanden aus der Allgemeinbevölkerung mit Selbstbeurteilungsinstrumenten zu Alexithymie (Toronto-Alexithymie-Skala; TAS-20) und aktueller Depressivität (Beck Depressions Inventar; BDI-II) sowie dem PTSD-Modul des Strukturierten Klinischen Interviews (SKID-I). Probanden mit einer PTSD hatten signifikant höhere Alexithymie-Werte in allen Dimensionen als traumatisierte Personen ohne PTSD und nicht-traumatisierte Erwachsene, auch unter Kontrolle relevanter konfundierender Variablen. Wurde zusätzlich Depressivität berücksichtigt, fanden sich diese Zusammenhänge nicht mehr. Diese Befunde werden in die bisherige Datenlage eingebettet und hinsichtlich der phänomenologischen Überschneidungen posttraumatischer Symptome wie abgeflachte emotionale Reagibilität, Depressivität und Alexithymie diskutiert.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".