DESCRIPCIÓN DIMENSIONAL DE RASGOS DE PERSONALIDAD EN MUJERES CON DIAGNÓSTICO MÉDICO DE FIBROMIALGIA
Bibliographic record
Abstract
La fibromialgia es una enfermedad psicosomática de etiología desconocida, caracterizada\npor un estado doloroso crónico generalizado a nivel musculoesquelético, con presencia de puntos\nanatómicos dolorosos, rigidez, fatiga, trastornos del sueño, y cansancio generalizado, la cual\npadecen principalmente mujeres de edad media. La escasa evidencia empírica sobre patología\norgánica, la importancia del dolor como síntoma en el diagnóstico, y su implicancia en la\nesfera afectiva, hacen de la fibromialgia una entidad compleja que ha llevado a dirigir las\ninvestigaciones a los factores psicológicos que mantienen el síndrome. No obstante, pocos estudios\nhan examinado los rasgos de personalidad de los pacientes que presentan fibromialgia, y los\nresultados no han sido concluyentes. La presente investigación tuvo por objetivo describir los rasgos\nde personalidad, la presencia de alexitimia y la expresión de la ira, en un grupo de 30 mujeres con\ndiagnóstico médico de fibromialgia. Se utilizó el Cuestionario Factorial de Personalidad 16 PF, la\nEscala de Alexitimia de Toronto (TAS-20) y el Inventario de expresión de Ira (STAXI-2). Los\nresultados muestran puntuaciones significativamente altas en 4 de 16 factores de personalidad:\nDominancia, Sensibilidad, Autosuficiencia y Tensión. El rasgo de alexitimia puntúo ausente en un\nsignificativo porcentaje de la muestra, lo que no condice con la teoría de los pacientes psicosomáticos.\nFinalmente, el rasgo de ira aparece con un puntaje normal, sin embargo, frente a los sentimientos de\nira, dichas pacientes, tienden a suprimirlos más que a expresarlos física o verbalmente.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".