Regulação interpessoal das emoções na alexitimia e a importância do mindfulness disposicional
Bibliographic record
Abstract
A alexitimia, é caracterizada por uma dificuldade em identificar e descrever emoções e um deficit na modulação cognitiva das emoções. O presente estudo investiga a relação entre alexitimia, regulação emocional (intra e interpessoal) e mindfulness disposicional, numa amostra de pacientes com depressão e/ou ansiedade, em terapia cognitivo-comportamental. Trata-se de um estudo transversal, com 241 pacientes, recrutados numa clínica de saúde mental. Foi utilizada a Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20), a Escala de Regulação Emocional dos Outros e do Eu (EROS). Escala de Mindfulness de Filadélfia (PHLMS) para avaliar o mindfulness disposicional. Verificou-se que os pacientes com tendências alexitímicas mais elevadas relataram pioria do afeto (intrínseco), bem como uma diminuição da capacidade de melhorar o afeto (intrínseco e extrínseco), e uma menor consciência mindful. Em termos de género, as mulheres apresentaram uma maior capacidade para melhorar o afeto de maneira extrínseca, e os homens mais dificuldades na descrição das emoções. A avaliação clínica de pacientes com problemas de saúde mental deve considerar as suas dificuldades em nomear e discutir estados afetivos, e que isso não deve ser isolado de uma avaliação dos seus problemas afetivos interpessoais. O mindfulness disposicional, e as terapias baseadas no mindfulness, podem ser recomendadas com este tipo de pacientes.
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 | 0.001 | 0.004 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".