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Record W7070646474

Percezione del dolore e psicopatologia in soggetti traumatizzati: dati preliminari

2018· article· it· W7070646474 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2018
Typearticle
Languageit
FieldMedicine
TopicPsychosomatic Disorders and Their Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Interpretation (philosophy)Poison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Alla luce di quanto emerge dagli studi presenti in letteratura sulla relazione tra trauma e le condizioni ad esso associate si evidenzia come le esperienze traumatiche, nella loro eterogeneità, siano un fondamentale fattore da tenere in considerazione nella valutazione della salute della persona (Springer et al.,2007). E’ stato evidenziato come l’aver vissuto un trauma comporti degli effetti modificando non solo la psiche ma anche la percezione del corpo (Ciaramella, 2018), coinvolgendo il sistema nervoso autonomo, endocrino e immunitario (Song et al., 2018; van der Kolk et al., 2005). Tali eventi possono influenzare la salute psichica e svolgere un ruolo rilevante nell’insorgenza di molteplici disturbi. Tale relazione è stata indagata per lo più in soggetti con disturbi psichiatrici, come il PTSD, o con patologie croniche dolorose e invalidanti (Afari et al., 2014; Wingenfeld et al., 2011). Il presente studio è andato a indagare se tali effetti potessero presentarsi in soggetti sani senza patologia psichiatrica e con dolore per lo più non invalidante. L’obiettivo era quello di valutare come l’esposizione ad eventi vissuti come traumatici possa modificare la percezione sensoriale in soggetti senza dolore o con dolore più o meno invalidante e valutare se una possibile modifica nella percezione sensoriale in soggetti traumatizzati sia associata ad una disfunzione della memoria autobiografica. Il campione è costituito da 55 soggetti diviso in due gruppi in base al fatto che essi presentassero trauma maggiore o trauma minore. Sono stati utilizzati i test: SCL-90 (Symptom CheckList-90, Derogatis et al, 1973), TAS-20 (Toronto Alexithymia Scale, Bagby et al., 1994 ), BPQ (Body Perception Questionnaire, Porges, 1995), SASS (Somatosensory Amplification Questionnaire, Barsky et al., 1990), PHQ-15 (Patient Health Questionnaire, Kroenke et al., 2002), il Deese/Roediger-McDermott Paradigm (1959, 1995) per la valutazione dei falsi ricordi e il Directed Forgetting (DF) Paradigm (Bjork, 1972) per la valutazione della memoria. La percezione del dolore sperimentale è stata valutata attraverso le soglie pressorie e al caldo. La modulazione del dolore è stata valutata attraverso il paradigma del DNIC (Diffuse Noxious Inhibitory Control; Lautenbacher et al., 2008). Tale valutazione evidenzia che i soggetti con trauma maggiore presentano un effetto DNIC minore rispetto ai soggetti con trauma minore. Dai risultati emerge una maggiore presenza di Somatizzazioni, Ossessioni-Compulsioni, Sensitività Interpersonale, Depressione, Ansia, Collera e Ostilità, Ansia Fobica e Ideazione paranoide alla SCL-90 nei soggetti con trauma maggiore. Questi ultimi hanno maggiore difficoltà ad identificare i sentimenti e ricordano un numero maggiore di parole “da dimenticare” al DF, espressione di una disfunzione della memoria autobiografica. Inoltre, i soggetti con trauma minore hanno una reattività sovradiaframmatica più bassa dei soggetti con trauma maggiore. Questo risultato mostra come l’attività autonoma, quella scarsamente cosciente, segua una strada diversa dalla cognitivo-affettiva, come dimostrato dalla maggiore presenza di psicopatologia in soggetti con trauma maggiore. Non si evidenziano differenze tra i due gruppi rispetto all’amplificazione somatica e nella somatizzazione. Seppur nella limitatezza del campione, i risultati suggeriscono come la gravità dell’esperienza traumatica possa giocare un ruolo importante nella percezione sensoriale del dolore e nelle funzioni di memoria.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.234
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2018
Admission routes1
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