MADDE KULLANIM BOZUKLUĞU TANILI HASTALARDA ALEKSİTİMİ VE ALGILANAN STRES İLİŞKİSİNİN ARAŞTIRILMASI
Bibliographic record
Abstract
AMAÇ: Çalışmamızda, madde kullanım bozukluğu tanılı hastalarda, duyguları tanıma, ifade etme, dışa dönük düşünme ve hayal gücünde kısıtlılıkla karakterize bir kişilik özelliği olarak tanımlanan aleksitimi ile algılanan stres arasında ilişkinin araştırılması amaçlanmıştır. GEREÇ VE YÖNTEM: Hastanemiz alkol ve Madde Bağımlılığı Tedavi Merkezi’ne (AMATEM) başvuran 52 madde kullanım bozukluğu tanılı hasta ve benzer sosyokültürel özelliklere sahip ancak madde kullanım bozukluğu ve ek psikiyatrik rahatsızlığı olmayan 50 sağlıklı kontrol dahil edilmiştir. Katılımcılar sosyodemografik veri formu ile Toronto Aleksitimi Ölçeği-20 (TAÖ-20), Algılanan Stres Ölçeği (ASÖ) ölçeklerini doldurmuştur. BULGULAR: Hasta grubunda ASÖ ile TAÖ-20’nin duyguları tanımada güçlük (r=0,685) ve duyguları söze dökmede güçlük (r=0,515) alt boyutları arasında anlamlı bir korelasyon saptanmıştır (p<0,01). Kontrol grubunda ise ASÖ ile TAÖ-20’nin tüm alt boyutları arasında daha düşük fakat anlamlı korelasyon belirlenmiştir (r=0,318-0,394, p<0,05). Gruplar arası bağımsız T-testi sonuçlarına bakıldığında ise TAÖ-20 alt boyutları (duyguları tanımada güçlük, duyguları sözde dökmede güçlük, dışa dönük düşünme) açısından hasta grubu lehine anlamlı farklılıklar olduğu görülmüştür (p<0,05). SONUÇ: Aleksitimi madde kullanım bozukluğu olan kişilerde daha yüksek seviyelerde karşımıza çıkmakta ve algılanan stres seviyeleriyle kontrol grubuna göre daha güçlü ilişkiler kurmaktadır.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".