LA ALEXITIMIA EN EL TRASTORNO POR USO DE SUSTANCIAS: RESULTADOS DE ESTUDIO LONGITUDINAL Y ANÁLISIS PSICOMÉTRICO DE LA ESCALA DE ALEXITIMIA DE TORONTO DE 20 ÍTEMS
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCCIÓN La alexitimia es prevalente en pacientes con trastorno por uso de sustancias (TUS); sin embargo, su impacto en la adherencia y las recaídas no se ha establecido de forma clara. Además, el instrumento Gold Estándar para la medicación de alexitimia (Escala de Alexitimia de Toronto de 20 ítems – TAS-20) no ha sido validada para población española con TUS. OBJETIVOS PResnetar resultados de estudio longitudinal sobre el imapcto de la alexitimia en la adherencia y las reca´dis en pacientes con TUS. Asimismo, presentar estudio de características psicométricas de la TAS-20 en población española con TUS. MÉTODOS Se realizó un estudio longitudinal a 12 meses en un centro ambulatorio de tratamientos de adicciones incluyendo pacientes españoles con TUS, siendo valorada la alexitimia de forma basal y valorándose el momento de recaída y adherencia al tratamiento en su seguimiento. Además un análisis confirmatorio factorial fue realizado para valorar las características psicométricas de la TAS-20. RESULTADOS 126 pacientes fueron reclutados, siendo la alexitimia prevalente en e4sta población. Además, los pacientes con alexitimia presentaban recaídas más tempranas y una peor adherencia. Por otro lado, la TAS-20 presenta unas características psicométricas adecuadas para la evaluación de la alexitmia en población española con TUS. CONCLUSIONES La alexitmia tiene una relación importante con el TUS, siendo un factor relacionado con las recaídas y adherencia. Por ello, la evaluación de la misma es importante desde el punto de vista clínico, siendo la TAS-20 una herramienta válida para su medición en esta población.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".