Niveles de alexitimia según severidad de sintomatología depresiva en pacientes con depresión
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación tuvo como objetivo comparar los niveles de alexitimia según la severidad de la sintomatología depresiva en un grupo de pacientes con depresión. Además, se buscó comparar los diferentes grados de sintomatología depresiva entre sí, comparar los tres factores de la alexitimia según la intensidad de la sintomatología depresiva y comparar los niveles de alexitimia según los datos sociodemográficos. Para dicho fin, se aplicó a 51 pacientes el Inventario de Depresión de Beck (BDI-II) y Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20). Se encontró una alta correlación entre depresión y alexitimia, donde los pacientes con mayor severidad de sintomatología depresiva presentaron niveles más altos de alexitimia. Los factores 1 y 2 del TAS-20 presentaron puntuaciones mayores, mas no se observó una relación con el factor 3. Los resultados sugieren que los pacientes con mayor severidad de sintomatología depresiva, tienden a puntuar más alto en la escala de alexitimia debido a las dificultades en la identificación y verbalización de las emociones que se encuentran en ambas, además de una tendencia a somatizar todo aquello que no entienden ni pueden expresar.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".