CİNSEL TRAVMA MAĞDURU KADINLARDA TRAVMATİK STRES BELİRTİLERİ İLE DİĞER TIBBİ NEDENLERLE AÇIKLANAMAYAN BELİRTİLER VE ALEKSİTİMİNİN İLİŞKİSİ
Bibliographic record
Abstract
ÖZET Amaç: Bu çalışmanın amacı cinsel travmaya maruz kalmış 18 yaş ve üzerindeki kadınlar arasında travma sonrası stres belirtileri, diğer tıbbi nedenlerle açıklanamayan belirtiler ve aleksitimi arasındaki ilişkiyi araştırmaktır. Yöntem: Çalışmaya cinsel travma maruziyeti olan 30 kadın hasta ile kontrol grubu olarak cinsel travma yaşantısı olmayan 30 katılımcı dahil edilmiştir. Veri toplama aracı olarak Olayların Etkisi Ölçeği-R (OEÖ), "Belirti Tarama Listesi (SCL-90-R) Somatizasyon Alt Ölçeği", "İşlevsel Somatik Sendromlar Listesi" (İSS), "Somatizasyon ile İlişkili Ruhsal Bozukluklar Listesi" (SRB), Toronto Aleksitimi Ölçeği-R (TAÖ-20) kullanılmıştır. Bulgular: Hasta grubunun OEÖ toplam ve alt ölçek puan ortalamaları, SCL-90 somatizasyon alt ölçeği puan ortalamaları ile aleksitimik kişi sayısı kontrol grubundan yüksek bulunmuştur. OEÖ toplam puanı, OEÖ yeniden yaşama ve aşırı uyarılmışlık alt ölçekleri ile SCL-90 somatizasyon alt ölçeği toplam puanı ve TAÖ toplam puanı arasında istatistiksel olarak aynı yönde anlamlı ilişki bulunmuştur. OEÖ kaçınma alt ölçeği ile SCL-90 somatizasyon alt ölçeği ve TAÖ-20 arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki saptanmamıştır. Sonuç: Çalışmamızda cinsel travma mağdurlarında travmatik stres belirtileri, diğer tıbbi nedenlerle açıklamayan belirtiler ve aleksitiminin birbirleriyle ilişkili olduğunun bulunması bu hasta grubunun tanımlanması ve tedavi planlamasında önemlidir.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.007 |
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".