Difficulties in emotional regulation: association with poorer oral health‐related quality of life in the general population
Notice bibliographique
Résumé
Personality is one of the strongest predictors of subjective well-being and may, according to a few previous studies, affect how people report oral health-related quality of life (OHRQoL). Alexithymia, a personality trait involving difficulties in emotional regulation, is associated with poorer health-related quality of life in the general population. We studied if alexithymia is also associated with poorer OHRQoL in a general population sample of 4,460 adults. Oral health-related quality of life was measured using the 14-item Oral Health Impact Profile (OHIP-14) and alexithymia was measured using the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Controlling for clinically assessed dental health, depression, anxiety, and socio-demographic variables, higher scores on the TAS-20 as well as on its three dimensions [difficulties in identifying feelings (DIF), difficulties in describing feelings (DDF), and externally oriented thinking (EOT)] were associated with higher OHIP-14 composite scores according to Poisson regression analyses. In adjusted logistic regression analyses, the TAS-20 and two of its dimensions (DIF and DDF) were positively and significantly associated with the seven OHIP-14 dimensions and the prevalence of those reporting one or more OHIP-14 items fairly often or very often. The study showed that difficulties in emotional regulation might be reflected in poorer OHRQoL, regardless of the dental health status, depression, anxiety, and socio-demographic variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».