Alexitimia en pacientes con trastorno de ansiedad generalizada
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación está orientada a comparar los niveles de alexitimia y sus \ncaracterísticas entre un grupo clínico conformado por pacientes con Trastorno de \nansiedad generalizada que se atienden ambulatoriamente en un centro de atención \npsiquiátrica y psicológica y un grupo de contraste sin trastornos mentales diagnosticados. \nLos participantes son de Lima Metropolitana, de nivel socioeconómico medioalto y tienen \nentre 20 y 45 años. Los instrumentos utilizados fueron una ficha de datos personales que incluía tres preguntas abiertas, el Mini International Neuropsychiatric Interview (M.I.N.I.) y \nla Escala de Alexitimia de Toronto (TAS20). Se encontró que los pacientes con Trastorno \nde ansiedad generalizada presentan niveles más elevados de alexitimia que el grupo de \ncontraste; sobre todo tienen mayores dificultades para identificar sus sentimientos y diferenciarlos de sus sensaciones corporales. Asimismo, los pacientes que no reportaron pensamientos anticipatorios en sus momentos de ansiedad y los que reportaron desesperanza, vacío o un desconocimiento sobre la causa de su ansiedad puntuaron más alto en la escala total de alexitimia. Lo mismo sucedió con los pacientes que habían recibido tratamientos previos psicológicos o psiquiátricos al ser comparados con \naquellos que recibían ayuda psiquiátrica por primera vez.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".