Exploring the association between oral health literacy and alexithymia.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Low health literacy and alexithymia have separately been emphasized as barriers to patient-practitioner communication, but the association between the two concepts has not been explored. OBJECTIVE: To test the hypothesis that low oral health literacy and alexithymia are associated. METHOD: Adults (n=127) aged 21-80 years (56% women) participated in this cross-sectional study. Oral health literacy was assessed using the interview-based Adult Health Literacy Instrument for Dentistry (AHLID) with scores from 1-5. The self-administered Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) was used to assess three distinct TAS-20 factors and TAS-20 total score. RESULTS: Significant negative correlations between AHLID scores and TAS-20 factors 2, 3 and TAS-20 total score were found. Regression analyses showed that TAS-20 factor 3, externally-oriented thinking (β=-0.21, SE=0.02, p=0.017), and TAS-20 total score (β=-0.18, SE=0.01, p=0.036) were significant predictors of AHLID level. CONCLUSION: The hypothesis that low oral health literacy is associated with alexithymia was supported. This finding proposes that alexithymia may be considered as a possible factor for low oral health literacy. However, the correlations are not strong, and the results should be regarded as a first step to provide evidence with additional research on this topic being needed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».