Panik Bozuklukta Çocukluk Çağı Travmaları ile Disosiyatif Belirtiler Arasındaki İlişkide Aleksitiminin Aracı Rolü
Bibliographic record
Abstract
Disosiyatif belirtiler ayrı bir klinik tanı kümesini karşılamaksızın hem klinik olmayan örneklemde hem de birçok psikiyatrik bozuklukta kendini gösterebilmektedir. Bu belirtiler panik bozukluğun klinik seyrini olumsuz etkilemekle birlikte farmakolojik ve psikoterapötik tedavi girişimlerine verilen cevabı güçleştirmektedir. Disosiyatif yaşantıların erken dönem travmalarla olan güçlü ilişkisi ve olumsuz yüklü duygularla maladaptif bir baş etme stratejisi olabileceğinden yola çıkarak bu çalışma panik bozukluk tanılı bireylerde erken dönemde yaşanan travmalarla disosiyatif belirtiler arasındaki ilişkide aleksitiminin aracılık rolünü test etmeyi amaçlamıştır. Bu amaç doğrultusunda çalışmaya bir başka psikiyatrik eş tanısı olmayan panik bozukluk tanısı konulan, 20-50 yaş aralığında (35,71±11,02), 87 bireye (56 kadın, 31 erkek) Demografik Bilgi Formu, Çocukluk Çağı Travmaları Ölçeği, Disosiyatif Yaşantılar Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Ölçeği (TAS-20) uygulanmıştır. Veriler SPSS 21 programı ve PROCESS makro eklentisi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmadan elde edilen bulgular aleksitiminin duyguları tanımada güçlük alt boyutunun cinsel istismar dışındaki tüm çocukluk çağı travmaları alt boyutları ile disosiyatif belirtiler arasındaki ilişkilere aracılık ettiğini göstermiştir. Çalışmanın sonuçları disosiyatif belirtiler deneyimleyen panik bozukluk olgularında erken dönem travmaların ve duyguların işlemlenmesi süreçlerinin göz önünde bulundurulmasının altını çizer niteliktedir.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".