यह पृष्ठ तुर्की से स्वचालित रूप से अनुवादित किया गया है। मूल पढ़ें
यह पृष्ठ 26वीं विश्व मनोरोग कांग्रेस में प्रस्तुत अध्ययन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से तैयार किया गया तुर्की सारांश है। अध्ययन का स्वामित्व इसे प्रस्तुत करने वाले लेखकों के पास है; उद्धरण के लिए मूल स्रोत देखें।
EV0305
आघात-संबंधी वृत्तांतों से PTSD के जोखिम का पूर्वानुमान
PREDICTING PTSD-RISK FROM TRAUMA NARRATIVES
प्रस्तुतकर्ता: Armin Zlomuzica
देश: Germany
संस्थान: Behavioral and Clinical Neuroscience, Ruhr-University Bochum
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण द्वारा विश्लेषित आघात-संबंधी वृत्तांतों ने PTSD के उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान संयोग की अपेक्षा सांख्यिकीय रूप से सार्थक रूप से बेहतर की (संयुक्त AUC 0,734), जबकि तटस्थ और नकारात्मक वृत्तांत तथा व्यक्तिपरक आकलन पूर्वानुमानकारी नहीं पाए गए।
इस अध्ययन का उद्देश्य प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (natural language processing, NLP) के माध्यम से यह जाँचना था कि क्या प्रतिभागियों के जीवन की सबसे अधिक आघातकारी घटनाओं से संबंधित संक्षिप्त वृत्तांत, सामुदायिक नमूने में अभिघातोत्तर तनाव विकार (posttraumatic stress disorder, PTSD) के उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान कर सकते हैं। कुल 169 व्यक्तियों में से 150 का मूल्यांकन PCL-5, DASS-21, LEC-5, SWE और वाचिक प्रवाह के मापों से किया गया; PCL-5 का कटऑफ मान 34 रखते हुए उच्च PTSD समूह (N = 41) और निम्न PTSD समूह (N = 109) बनाए गए। प्रतिभागियों ने अपने जीवन की सबसे अधिक आघातकारी, नकारात्मक लेकिन गैर-आघातकारी, और तटस्थ घटनाओं के लिखित आत्मकथात्मक वृत्तांत तैयार किए; इन पाठों को वाक्य एम्बेडिंग (sentence embedding, deepset/gbert large, 1024 आयाम) और LIWC शब्द श्रेणियों के माध्यम से निरूपित किया गया तथा रैखिक सपोर्ट वेक्टर मशीन (support vector machine, SVM), लॉजिस्टिक रिग्रेशन और ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्री मॉडलों की तुलना नेस्टेड क्रॉस-वैलिडेशन (nested cross validation) द्वारा की गई। आघात-संबंधी वृत्तांतों ने PTSD के लक्षणों का सांख्यिकीय रूप से सार्थक पूर्वानुमान किया; संयुक्त AUC 0,734, 95% विश्वास अंतराल 0,646 से 0,819, सर्वोत्तम मॉडल SVM और पर्म्यूटेशन p < 0,002 पाया गया; यह प्रदर्शन नकारात्मक वृत्तांतों (Δ = 0,159), तटस्थ वृत्तांतों (Δ = 0,233) और शब्द आवृत्ति पर आधारित TF-IDF आधारभूत मॉडल (Δ = 0,152) से बेहतर था तथा PCL-5 के अलग-अलग कटऑफ मानों पर स्थिर रहा (AUC 0,680 से 0,734)। इसके विपरीत, आघात-संबंधी वृत्तांतों से DASS-21 के लक्षणों का पूर्वानुमान नहीं किया जा सका (सभी p ≥ 0,06), हालाँकि PCL-5 और DASS-21 के बीच प्रबल सहसंबंध था (ρ = 0,64 से 0,75); DSM-5 के किसी भी लक्षण-समूह ने अकेले सार्थक पूर्वानुमान नहीं किया, और नकारात्मक (p = 0,198) तथा तटस्थ (p = 0,429) वृत्तांतों एवं प्रतिभागियों द्वारा अपने वृत्तांतों के व्यक्तिपरक आकलनों (p = 0,102) से भी सार्थक पूर्वानुमान प्राप्त नहीं हुआ। लेखकों के अनुसार, जानकारी देने वाले भाषायी संकेत सामान्य आत्मकथात्मक भाषा के बजाय आघात की स्मृति के गठन से जुड़े हैं, और उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों में कम सटीकता का संबंध भाषायी प्रतिरूपों के आपसी अतिव्यापन तथा सीमित नमूना आकार से हो सकता है।
मूल पोस्टर पर जाएँइस अध्ययन को कैसे उद्धृत करें?
APA 7: Zlomuzica, A. (2026, September 23-26). Predicting ptsd-risk from trauma narratives [E-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1519
Vancouver: Zlomuzica A. Predicting ptsd-risk from trauma narratives [e-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1519
लेखकों के नाम और शीर्षक का प्रारूप कांग्रेस की प्रणाली से स्वचालित रूप से तैयार किए गए हैं; उपयोग करने से पहले मूल पोस्टर से मिलान करें।
इसी विषय से संबंधित
- Siber tanıkların davranışını belirleyen etkenler
- Z kuşağında sosyal medyanın "lunapark etkisi"nin modellenmesi: örtük değişken yaklaşımı
- DEHB'de dijital girişimler: etkililik ve çok modlu tedavi yaklaşımlarına entegrasyon
- Algoritmaların inşa ettiği beyinler: dijital çağda DEHB, patolojiyi mi tanılıyoruz yoksa yeni bir normali mi patolojikleştiriyoruz?
- Genç erişkin bir örneklemde nomofobi ile yaygın anksiyete bozukluğu arasındaki ilişki