Genel Popülâsyonda Obsesif Kompulsif Semptomların Yordayıcısı Olarak COVID-19 Stresi ve Bu İlişkide Duygu Düzenleme Güçlüğü, Obsesif İnançlar ve Tiksinmenin Aracı Rollerinin Değerlendirilmesi
Bibliographic record
Abstract
COVID-19 salgını, başta birincil enfeksiyon riski ve küresel, sosyal ve ekonomik yönden yol açtığı ikincil sonuçlar bağlamında önemli bir stresördür ve bu yönüyle de psikolojik sağlık üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Buradan hareketle mevcut çalışmada, pandemi döneminde katılımcıların stres düzeylerinin incelenmesi, pandemik stres ile obsesif kompulsif semptomlar arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi ve bu ilişkide duygu düzenleme güçlüğü, obsesif inançlar ve tiksinmenin rollerinin bir model kapsamında test edilmesi amaçlanmaktadır. Araştırmaya pandemi döneminde Türkiye’de ikamet eden; 18-65 yaş aralığındaki toplam 320 kişi (X=33.78, min=18; max=62) katılmıştır. Katılımcılara, COVID-19 Stres Ölçeği, Duygu Düzenleme Güçlüğü Ölçeği-Kısa Form, Obsesif İnanışlar Ölçeği, Tiksinti Yatkınlığı ve Duyarlılığı Ölçeği ve Vancouver Obsesif Kompulsif Envanteri uygulanmıştır. Analizler sonucu katılımcıların pandemiye ilişkin stres düzeyleri ile obsesif kompulsif semptomlarının orta ile yüksek düzeyde değişebildiği belirlenmiştir. Ayrıca pandemi stresinin obsesif kompulsif semptomlar ile ilişkili olduğu, mevcut ilişkide duygu düzenleme güçlüğü, obsesif inançlar ve tiksinmenin aracı rolünün bulunduğu belirlenmiş ve bu sayede semptomların gelişimine ilişkin önerilen yapısal model doğrulanmıştır. Elde edilen sonuçlar pandemi endişelerinin OKB açısından bir risk faktörü olabileceğini göstermektedir. Ayrıca bu ilişki örüntüsüne etki eden bilişsel ve duygusal birçok faktör de mevcuttur. Bu açıdan tedavi süreçlerinde mevcut faktörleri hedefleyen müdahalelerin geliştirilmesi semptomların klinik düzeye ilerlemesinin önlenebilmesi adına önemli girişimler olabilir.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.028 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".