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Record W6926175037 · doi:10.22029/jlupub-14468

Psychodermatologische Patienten im Vergleich mit Depressionspatienten in der psychosomatischen Ambulanz : eine retrospektive Studie von n= 1204 Patienten in dem Zeitraum von 2000 - 2009

2015· dissertation· de· W6926175037 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUniversity writing server of the Justus Liebig University Giessen (Justus-Liebig-Universität Gießen) · 2015
Typedissertation
Languagede
FieldMedicine
TopicActinomycetales infections and treatment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDepressive symptomsLife styleAlcohol intakePublic health

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hintergrund:In der vorliegenden Arbeit wird der Versuch unternommen, einerseits Depressionspatienten mit Hautpatienten und andererseits Neurodermitis-, Psoriasis-, Urtikaria-, Akne-, Artefakt- und KDS-Patienten anhand der interpersonellen Konflikte, körperlichen Beschwerden, vegetativen und psychischen Symptome, Alexithymieausprägung und soziodemographischen Daten zu vergleichen. Hierzu wurden basierend auf den Studienergebnissen bis 2010 Arbeitshypothesen erstellt. Patienten und Methode:Zwischen 2000- 2009 wurden Daten von 1204 Patienten mit den ICD- Diagnosen Depression, Neurodermitis, Psoriasis, Urtikaria, Akne, Artefakten und der Körperdysmorphen Störung, die sich in der psychosomatischen Ambulanz der Justus Liebig Universität vorstellten, verglichen. Die ausgewerteten Daten bestehen aus dem Inventar zur Erfassung interpersonaler Probleme (IIP), der Symptomcheckliste nach Derogatis (SCL90), dem Gießener Beschwerdebogen (GBB), der Toronto Alexithymie Skala (TAS-20) und der Selbstauskunft zu eigenen Beschwerdebild und wurden anonymisiert ausgewertet. Ergebnisse:Wie erwartet, leiden depressive Patienten deutlich stärker an Alexithymie als die Hautpatienten. Zudem haben sie stärkere körperliche Beschwerden wie Herz-, Magen-und Gliederbeschwerden. Die Hypothesen 7 und 8 konnten nicht bestätigt werden, da Depressive Patienten eindeutig stärker psychisch belastetet waren und in der Skala Psychotizismus und paranoides Denken eine stärkere Ausprägung als die Hautpatienten zeigten. Entgegen der formulierten Hypothesen 1 bis 5 konnte kein signifikanter Unterschied zwischen Urtikaria-, Psoriasis-, Neurodermitis-, Akne-, Artefakt- und KDS- Patienten im Hinblick auf die interpersonelle Belastung und Alexithymieausprägung gefunden werden. Es zeigte sich jediglich eine Tendenz, dass Aknepatienten am stärksten belastet sein müssen, sie waren im Vergleich sozialkommunikativ mehr beeinträchtigt und am streitsüchtigsten. Psoriasispatienten haben signifikant die häufigsten Herzbeschwerden und somatisieren stärker als Neurodermitispatienten. KDS- Patienten sind signifikant ängstlicher als Neurodermitispatienten. Zudem haben sie signifikant häufiger Herzbeschwerden, Magenbeschwerden und Gliederbeschwerden.Fazit:Die Studie liefert Ansätze, dass Depressionspatienten im Vergleich zu Hautpatienten deutlich mehr belastet sind als erwartet. Zudem zeigt sich, dass Hautpatienten, die neben ihrer Erkrankung eine Depression diagnostiziert bekommen haben, nicht stärker belastet sind.Die 6 verschiedenen Hauterkrankungen zeigen eine Diskrepanz in Bezug auf die unterschiedlichen Charaktermerkmale und unterstützen die Anwendung der psychometrischen Testung, die möglicherweise einen verbesserten Therapieansatz zu Folge haben könnte. Die Ergebnisse der Arbeit belegen bei Patienten mit Hauterkrankungen, dass die rechtzeitige Weichenstellung zur psychosomatischen Diagnostik und Behandlung vorgenommen werden muss.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.253
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2015
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