Aleksitimija ir miego struktūros pokyčiai tarp žmonių, sergančių koronarine širdies liga
Bibliographic record
Abstract
Aleksitimija – nesugebėjimas suvokti ir išreikšti savo jausmų, emocijų, atskirti nuo fizinių pojūčių.Tai rodo nepakankamą gebėjimą svajoti ir fantazuoti, vyraujantį išoriškai orientuotų konkretų mąstymą. Ši būsena ypač reikšminga psiochosomatinės medicinos srityje, nes aptinkama sergant įvairiais psichosomatiniais, endogeniniais psichikos ir piktnaudžiavimo psichoaktyviomis medžiagomis sutrikimais. Manoma, kad neretai aleksitimija yra šių sutrikimų rizikos faktorius. Aleksitimija glaudžiai susijusi su koronarine širdies liga (KŠL) ir bloga miego kokybe. Šio tyrimo tikslas – ištirti miego struktūros ypatumus esant aleksimijai tarp pacientų, sergančių KŠL. Aleksitimijos išreikštumui vertinti naudota dvidešimties klausimų Toronto aleksitimijos skalė ( ≥ 51 balo). Miego struktūra vertinta pagal objektyvius polisomnografinius parametrus; bendras miego laikas (TST), miego efektyvumas (SE), būdravimas (WASO), gilaus lėtojo miego stadijos (1,2, 3 ir 4), aktyvusis miegas (REM) ir kūno judesiai (BM). Ištirti 436 KŠL sergantys pacientai, kurie pagal TAS-20 skalės išreikštumą buvo suskirstyti į dvi grupes : 170 pacientų (amžiaus vidurkis 56, 3 (SD=11,0) m.; 44 moterys, 126 vyrai), kuriems nenustatyta aleksitimija, ir 266 pacientai (amžiaus vidurkis 57,9 (SD=,7) m., 74 moterys, 192 vyrai). Nustatyta, kad KŠL sergančių pacientų aleksitimija susijusi su miego struktūros pokyčiais (sutrikimais): prailgėja gilaus lėtojo miego 1 stadija ir sutrumpėja 4 stadija.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.009 |
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".