Emotionale Dysregulation bei affektiven Störungen
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung: Hauptsymptom der affektiven Erkrankungen ist eine Veränderung der Stimmung. Inwieweit die Stimmungsstörung mit einer emotionalen Dysregulation einhergeht, wird aber erst in den letzten Jahren vermehrt untersucht. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über den Stand der aktuellen Forschung in Bezug auf die Frage, inwieweit und welche Emotionsregulationsstrategien bei Patienten mit einer unipolaren Depression oder einer bipolaren affektiven Störung in der akuten Episode verändert sind, also als zustandsabhängige Veränderungen anzusehen sind. Desweiteren wird erörtert, inwieweit es sich bei den Veränderungen der Regulationsstrategien, wie z. B. Unterdrückung oder Neubewertung, um Vulnerabilitätsfaktoren für depressive Störungen handelt. Kognitive Reaktivität wird ebenfalls als Vulnerabilitätsfaktor beschrieben. Der Beitrag führt in das Konzept ein und arbeitet die Verbindung zur psychologischen Forschung der Affektivregulation als Vulnerabilitätsfaktor depressiver Störungen heraus. Neuere psychotherapeutische Ansätze, die sich auf Emotionsregulationsstrategien beziehen, werden kurz dargestellt. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".