Ajuste emocional, afectos, alexitimia y recursos adaptativos en infertilidad: Un estudio comparativo con personas fértiles
Bibliographic record
Abstract
Entender íntegramente la vivencia de la infertilidad no es posible sin ampliar el foco de atención más allá de los aspectos biomédicos. Esta enfermedad crónica provoca un impacto emocional que puede perjudicar a la pareja, psicológica, social y biológicamente. Es importante ampliar el nivel de análisis y descubrir con qué recursos psicológicos cuentan los individuos, que puedan ayudar en el manejo de la infertilidad y su tratamiento. Objetivos: Partiendo del modelo de la Psicología Positiva y su orientación hacia el mantenimiento de la salud, el objetivo general de esta investigación es conocer el estado emocional, las fortalezas y debilidades que pueden presentar las parejas infértiles a su llegada a una clínica de reproducción asistida. Los objetivos específicos que aborda está tesis se han planteado en tres fases, correspondientes a los tres estudios publicados que componen la misma. 1) Diferencias de género en afecto, desajuste emocional y recursos adaptativos en parejas infértiles: un enfoque positivo. Anuario de Psicología Clínica y de la Salud, 5, 41-48. Trabajo donde se investigan las diferencias de género en afecto positivo y negativo, desajuste emocional y recursos adaptativos (personales e interpersonales) en parejas infértiles. Se analiza además, el valor predictivo que las variables mencionadas puedan presentar sobre el afecto positivo. 2) Estados emocionales y afectivos en infertilidad: un estudio comparativo con personas fértiles. Psicología Conductual, 19(3), 683-703. El grupo de personas infértiles que ha participado en el primer estudio, es comparado con un grupo de personas con hijos. A las variables exploradas en el primer trabajo se añaden además, las variables de alexitimia y ansiedad. 3) Psychological predictor variables of emotional maladjustment in infertility: Analysis of the moderating role of gender. Clínica y Salud, 26(1), 57-63. Investigación que busca conocer los posibles predictores del desajuste emocional en población infértil. Así mismo, se estudia si el sexo presenta un efecto modulador en el análisis de dicha predicción. Participantes: Los participantes son 191 personas, un grupo infértil compuesto por 101 personas (51 hombres y 50 mujeres) y un grupo de personas con hijos formado por 90 participantes (36 hombres y 54 mujeres). Instrumentos: Escala de Afecto Positivo y Negativo (PANAS; Watson, Clark y Tellegen, 1988), el Cuestionario de Desajuste Emocional y Recursos Adaptativos en Infertilidad (DERA; Moreno-Rosset, Antequera y Jenaro, 2008), el Cuestionario de Ansiedad Estado-rasgo (STAI; Spielberger, Gorsuch y Lushene, 1970) y la Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20; Bagby, Parker y Taylor, 1994). Resultados: Los análisis muestran diferencias debidas al género y al grupo, obteniendo las mujeres infértiles puntuaciones más altas que los hombres infértiles y que las mujeres con hijos en desajuste emocional, ansiedad estado/rasgo y afecto negativo. Hombres y mujeres infértiles padecen mayor dificultad de expresión emocional que las personas fértiles. El modelo predictivo del desajuste emocional explica el 71.7% de la varianza del desajuste emocional en personas infértiles. La variable sexo, como variable moduladora y el efecto parcial de la variable ansiedad rasgo son los que logran un mayor nivel explicativo del desajuste emocional, seguidos del afecto negativo, ansiedad estado y bajos recursos interpersonales. Por otro lado, según el análisis de regresión, el afecto positivo en mujeres infértiles es predicho en un 42.2% por bajo afecto negativo, bajo desajuste emocional, altos recursos interpersonales y altos recursos adaptativos. Conclusiones: Este trabajo aporta nueva evidencia en la comprensión del estado emocional de las parejas infértiles. Los modelos predictivos del desajuste emocional y del afecto positivo son importantes exponentes de la complejidad emocional femenina frente a la masculina.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".