MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7083217512

Patients with impairing tinnitus distress from a psychological perspective

2015· article· sv· W7083217512 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2015
Typearticle
Languagesv
FieldSocial Sciences
TopicEducation, Psychology, and Social Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTinnitusAlexithymiaAnxietyDepression (economics)Distress
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Psykologiska faktorer har betydelse för besvärsupplevelen av tinnitus och paralleller kan dras till upplevelsen av kronisk smärta. Den här studien undersöker alexitymi, som innebär en svårighet att uppfatta och uttrycka känslor, förekomsten av svåra livshändelser och depressions- och ångestbenägenhet hos normalhörande personer med handikappande tinnitusbesvär. Studiens huvudfokus är att undersöka förekomst av alexitymi. Därtill undersöks faktorerna förekomst av svåra livshändelser och ångest- och depressionsbenägenhet. Totalt 49 normalhörande patienter som sökte vård på Hörsel- och balanskliniken, och uppfyllde gränsvärdet 57 för handikappande tinnitusbesvär enligt THI (Tinnitus Handicap Inventory) fyllde i självskattningsformulären, HADS (Hospital Anxiety and Depression Scale) och TAS(20) (Toronto Alexithymia Scale) och 54 personer som inte var patienter fyllde i HADS och TAS(20). Studien visade att graden av alexitymi var signifikant högre bland patienter med handikappande tinnitus än i kontrollgruppen. Förekomsten av svåra livshändelser var liksom graden av depression och ångest signifikant högre bland patienter med handikappande tinnitus än i kontrollgruppen. Undersökningsgruppen består enbart av personer som har skattat sina tinnitusbesvär högt och är på det sättet unik. Utöver en högre förekomst av alexitymi har de i genomsnitt också skattat högt på depression, ångest och förekomst av svåra livshändelser. Detta indikerar ett behov av psykologiska insatser.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.358
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.069
GPT teacher head0.403
Teacher spread0.334 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology)Same topicEducation, Psychology, and Social ResearchFrench-language works237,207