Aleksitiminių bruožų, socialinio palaikymo ir pablogėjusios nuotaikos sąsajos priklausomų nuo alkoholio bei sergančių depresija grupėse
Bibliographic record
Abstract
Tyrimo tikslas – įvertinti aleksitiminių bruožų, socialinio palaikymo ir pablogėjusios nuotaikos sąsajas priklausomų nuo alkoholio bei depresiškų tiriamųjų grupėse.\n Tyrimo metodai. Aleksitiminiai asmenybės bruožai buvo tiriami naudojant 20-ties teiginių Toronto aleksitimijos skalę (TAS-20). Socialiniam palaikymui įvertinti buvo naudoti socialinio palaikymo klausimynas (SSQ)(Social Support Questionnaire and Duke Social Network Questionnaire were used to assess social support). Pablogėjusiai nuotaikai ir nerimastingumui nustatyti naudota A. S. Zigmondo ir R. P. Snaitho ligoninės nerimo ir depresijos skalė (HAD – angl. Hospital Anxiety and Depression Scale).\nTyrime dalyvavo 177 asmenys (77 vyrai (43,5%) ir 100 moterų (56,5%), iš jų priklausomi nuo alkoholio - 91 asmuo, (51 vyras (56 %) ir 40 (44%) moterų) ir sergančių depresija asmenų grupė, kurioje buvo 86 asmenys, iš jų 26 vyrai (30,2%) ir 60 moterų (69,8 %).\nAleksitimija yra išankstinis rizikos veiksnys, turintis reikšmės psichoaktyviųjų medžiagų vartojimo pradžiai, kadangi daugelis priklausomybę turinčių asmenų vartoja alkoholį ir vaistus, jog kompensuotų nesugebėjimą išreikšti ir valdyti emocijas. Aleksitimija susijusi su nerimu ir depresiškumu, neigiamai veikia gydymo rezultatus ir apsunkina sveikimo procesą.\nRezultatai. Aleksitiminių bruožų pasireiškimas nesiskiria priklausomų nuo alkoholio ir depresiškų tiriamųjų grupėse. Labiau išreikšti aleksitiminiai bruožai tiesiogiai siejasi su ryškesniais pablogėjusios nuotaikos... [toliau žr. visą tekstą]
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".