Neuropsychological correlates of organic alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
Deficits in emotional recognition and perception following traumatic brain injury (TBI) have been associated with alexithymia (Henry et al., 2006; Williams et al., 2001). This study examined the prevalence of alexithymia in a TBI population, and its relationship to injury severity, neuropsychological ability and affective disorder. A total of 121 patients completed the Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20), a measure that addresses 3 distinct characteristics of the alexithymia concept; difficulty identifying feelings, difficulty describing feelings, and externally oriented thinking. Patients also completed a neuropsychological assessment and measures of depression and anxiety. Results confirm a high prevalence of alexithymia after TBI, relative to the general population and an orthopedic control group. There was no relationship between injury severity and the presence of alexithymia. A negative relationship was found between alexithymia and verbal and sequencing abilities, but there was no relationship with executive dysfunction or any other cognitive domain. Moderate correlations were obtained between alexithymia and affective disorder; regression analyses indicated that alexithymia, depression, and anxiety should be considered distinct, but overlapping constructs. The results of this study suggest that increased neuropsychological attention should be directed towards emotional change after head injury and its relationship with cognition and psychosocial outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».