Gebe KAdınlarda Aleksitimi ve Depresyon Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi
Bibliographic record
Abstract
Çalışma; Gebelerde aleksitimi ile depresyon arasındaki ilişkiyi belirlemek amacıyla ilişki arayıcı, analitik desende yapılmıştır. Araştırmanın evrenini Türkiye'nin Batı Karadeniz Bölgesinde yer alan birüniversite hastanesinin kadın doğum polikliniğine başvuran gebekadınlar oluşturmuştur. Örnekleme Gpower analizi yapılarak belirlenen 242 gebe dahil edilmiştir. Araştırmanın verileri "Kişisel Bilgi Formu", "Beck Depresyon Envanteri" ve "Toronto Aleksitimi Ölçeği" kullanılarak toplanmıştır. Verilerin analizinde Pearson ki-kare testi, Fisher testi Shapiro-Wilk testi Spearman Korelasyon ve çoklu lojistik regresyon analizi kullanılmıştır. Yapılan analizsonucunda gebelerin %23,1'inde depresyon olduğu vedepresyon envanteri puan ortalamalarının 11,41±8.48 olduğu, %35,5'inde aleksitimi olduğu ve aleksitimi ölçeği toplam puan ortalamalarının 46,45±8,65 olduğu saptanmıştır. Aleksitimi ölçeği alt boyutlarından "duygularını tanıma zorluğu" puan ortalamalarının14.98±4,83, "duygularını ifade etme zorluğu" puan ortalamalarının 11.62±3,13, "dışa-vuruk düşünce" puan ortalamalarının ise 19.85±4,35 olduğu bulunmuştur. Gebelerin Beck Depresyon Envanteri toplam puanları ile "duygularını tanıma" zorluğu (r=0.380, p<0.05) ve "duygularını ifade etme zorluğu" (r=0.310, p<0.05) alt boyut puanları ve Toronto Aleksitimi Ölçeği toplam puanları (r=0.338, p<0.05)arasında pozitif yönde orta düzeyde bir ilişki olduğu saptanmıştır. Gebe kadınların aleksitimik olma durumu, sosyo-demografik, sağlık ve obstetrik özelliklerinin depresyon üzerindeki değişimin yaklaşık %35,8'ini açıkladığı bulunmuştur. Buna göre depresyonun aleksitimik olmayan gebelerde aleksitimik olanlara göre 0.678 kat daha az görüldüğü, birinci trimestirde olanlarda, üçüncü trimestirde olanlara göre 3.098 kat daha fazla olduğu, ilk gebeliği olanlarda 4 ve daha fazla gebeliği olanlara göre 0.785 kat daha az olduğu saptanmıştır. Bu doğrultuda gebelikte aleksitimi ve depresyon taranmasının doğum öncesi bakım hizmetlerinin bir parçası haline getirilmesi, riskli kişilerin belirlenerek erken dönemde destek ve tedavisinin yapılması, daha büyük örneklemde ve farklı yöntemlerle gebe kadınlarda aleksitimi ve depresyonu inceleyen bilimsel çalışmaların yapılması önerilmiştir. Anahtar Kelimeler: Aleksitimi, Depresyon, Duygu İfade güçlüğü, Gebe, Kadın
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".