-
Je něco špatně v tomto záznamu ?
Personalizovaný síťový model pro medicínsky nevysvětlené tělesné symptomy
[Personalized newtork model for medically unexplained physical symptoms]
Tomáš Nováček, Tomáš Řiháček, Hynek Cígler
Jazyk čeština Země Česko
Typ dokumentu práce podpořená grantem
NLK
ProQuest Central
od 2006-01-01
Psychology Database (ProQuest)
od 2006-01-01
ROAD: Directory of Open Access Scholarly Resources
od 2009
- MeSH
- lidé MeSH
- patologické stavy, příznaky a symptomy MeSH
- počítačové modelování podle konkrétního pacienta MeSH
- průzkumy a dotazníky MeSH
- psychosomatické poruchy * patofyziologie psychologie terapie MeSH
- psychoterapeutické procesy MeSH
- sběr dat MeSH
- statistické modely MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- práce podpořená grantem MeSH
Cíle. V oblasti psychopatologie jsme v posledních letech svědky nového trendu, který na duševní potíže nahlíží perspektivou síťových modelů. Tato perspektiva ve spojení s možností vzorkování zkušenosti pacientů v každodenním životě umožňuje vytvářet personalizované modely popisující dynamické vztahy mezi symptomy v čase. Cílem této studie bylo ověřit použitelnost těchto modelů pro porozumění dynamice medicínsky nevysvětlených tělesných symptomů (MUPS). Soubor a metoda. Dva pacienti trpící MUPS po dobu tří týdnů pětkrát denně vyplňovali s pomocí mobilní aplikace dotazník zjišťující intenzitu symptomů a vybrané psychologické a situační proměnné. Statistická analýza. Pomocí metody vektorové autoregrese byly modelovány dvě síťové struktury, temporální a simultánní. Výsledky. Temporální a simultánní síť je prezentována pro každého pacienta samostatně. Z modelů je následně vyvozováno možné zaměření psychoterapeutických intervencí. Limity studie. Relativně nízký počet měření neumožnil zahrnout do modelu všechny měřené proměnné. Malý vzorek pacientů omezuje zobecnitelnost výsledků na populaci pacientů s MUPS.
Objectives. The field of psychopathology has recently witnessed a new trend in which a network perspective is applied to understand mental health problems. This perspective, coupled with the sampling of patients' everyday experience, allows researchers to develop personalized models that describe the dynamic relationships between symptoms over time. The objective of this study was to test the applicability of network models to understand the dynamics of medically unexplained physical symptoms (MUPS). Sample and setting. Two patients suffering from MUPS answered a questionnaire for three weeks, five times a day, using a mobile application to determine the intensity of their symptoms and selected psychological and situational variables. Statistical analysis. Two types of networks, temporal and contemporaneous, were estimated using the vector autoregression method. Results. Temporal and contemporaneous networks are presented for each patient separately. Consequently, a possible focus of psychotherapeutic interventions is derived from the models. Study limitation. The relatively low number of measurements did not allow to include all measured variables in the models. A small sample of patients limits the generalizability of the results to the population of MUPS patients.
Personalized newtork model for medically unexplained physical symptoms
Literatura
- 000
- 00000naa a2200000 a 4500
- 001
- bmc20012343
- 003
- CZ-PrNML
- 005
- 20220127133153.0
- 007
- ta
- 008
- 200814s2020 xr a f 000 0|cze||
- 009
- AR
- 040 __
- $a ABA008 $d ABA008 $e AACR2 $b cze
- 041 0_
- $a cze $b eng
- 044 __
- $a xr
- 100 1_
- $a Nováček, Tomáš $7 xx0251768 $u Katedra psychologie, Fakulta sociálních studií Masarykovy univerzity, Brno
- 245 10
- $a Personalizovaný síťový model pro medicínsky nevysvětlené tělesné symptomy / $c Tomáš Nováček, Tomáš Řiháček, Hynek Cígler
- 246 31
- $a Personalized newtork model for medically unexplained physical symptoms
- 504 __
- $a Literatura
- 520 3_
- $a Cíle. V oblasti psychopatologie jsme v posledních letech svědky nového trendu, který na duševní potíže nahlíží perspektivou síťových modelů. Tato perspektiva ve spojení s možností vzorkování zkušenosti pacientů v každodenním životě umožňuje vytvářet personalizované modely popisující dynamické vztahy mezi symptomy v čase. Cílem této studie bylo ověřit použitelnost těchto modelů pro porozumění dynamice medicínsky nevysvětlených tělesných symptomů (MUPS). Soubor a metoda. Dva pacienti trpící MUPS po dobu tří týdnů pětkrát denně vyplňovali s pomocí mobilní aplikace dotazník zjišťující intenzitu symptomů a vybrané psychologické a situační proměnné. Statistická analýza. Pomocí metody vektorové autoregrese byly modelovány dvě síťové struktury, temporální a simultánní. Výsledky. Temporální a simultánní síť je prezentována pro každého pacienta samostatně. Z modelů je následně vyvozováno možné zaměření psychoterapeutických intervencí. Limity studie. Relativně nízký počet měření neumožnil zahrnout do modelu všechny měřené proměnné. Malý vzorek pacientů omezuje zobecnitelnost výsledků na populaci pacientů s MUPS.
- 520 9_
- $a Objectives. The field of psychopathology has recently witnessed a new trend in which a network perspective is applied to understand mental health problems. This perspective, coupled with the sampling of patients' everyday experience, allows researchers to develop personalized models that describe the dynamic relationships between symptoms over time. The objective of this study was to test the applicability of network models to understand the dynamics of medically unexplained physical symptoms (MUPS). Sample and setting. Two patients suffering from MUPS answered a questionnaire for three weeks, five times a day, using a mobile application to determine the intensity of their symptoms and selected psychological and situational variables. Statistical analysis. Two types of networks, temporal and contemporaneous, were estimated using the vector autoregression method. Results. Temporal and contemporaneous networks are presented for each patient separately. Consequently, a possible focus of psychotherapeutic interventions is derived from the models. Study limitation. The relatively low number of measurements did not allow to include all measured variables in the models. A small sample of patients limits the generalizability of the results to the population of MUPS patients.
- 650 12
- $a psychosomatické poruchy $x patofyziologie $x psychologie $x terapie $7 D011602
- 650 _2
- $a psychoterapeutické procesy $7 D013811
- 650 _2
- $a psychoterapeutické procesy $7 D013811
- 650 _2
- $a průzkumy a dotazníky $7 D011795
- 650 _2
- $a sběr dat $7 D003625
- 650 _2
- $a patologické stavy, příznaky a symptomy $7 D013568
- 650 _2
- $a počítačové modelování podle konkrétního pacienta $7 D066230
- 650 _2
- $a statistické modely $7 D015233
- 650 _2
- $a lidé $7 D006801
- 655 _2
- $a práce podpořená grantem $7 D013485
- 700 1_
- $a Řiháček, Tomáš, $d 1978- $7 js20020729003 $u Katedra psychologie, Fakulta sociálních studií Masarykovy univerzity, Brno
- 700 1_
- $a Cígler, Hynek, $d 1986- $7 xx0066280 $u Katedra psychologie, Fakulta sociálních studií Masarykovy univerzity, Brno
- 773 0_
- $t Československá psychologie $x 0009-062X $g Roč. 64, č. 3 (2020), s. 257-271 $w MED00010994
- 910 __
- $a ABA008 $b A 2526 $c 618 $y p $z 0
- 990 __
- $a 20200813140223 $b ABA008
- 991 __
- $a 20220127133149 $b ABA008
- 999 __
- $a ok $b bmc $g 1553554 $s 1102463
- BAS __
- $a 3
- BMC __
- $a 2020 $b 64 $c 3 $d 257-271 $i 0009-062X $m Československá psychologie $x MED00010994
- LZP __
- $c NLK125 $d 20220118 $a NLK 2020-31/dk