Temperament, character traits, and alexithymia in patients with panic disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The primary aim of the present study was to compare temperament and character traits and levels of alexithymia between patients with panic disorder and healthy controls. METHODS: Sixty patients with panic disorder admitted to the psychiatry clinic at Fırat University Hospital were enrolled in the study, along with 62 healthy age-matched and sex-matched controls. The Structured Clinical Interview for DSM-IV axis I (SCID-I), Temperament and Character Inventory (TCI), Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), and Panic Agoraphobia Scale (PAS) were administered to all subjects. RESULTS: Within the temperament dimension, the mean subscale score for harm avoidance was significantly higher in patients with panic disorder than in controls. With respect to character traits, mean scores for self-directedness and cooperativeness were significantly lower than in healthy controls. Rates of alexithymia were 35% (n=21) and 11.3% (n=7) in patients with panic disorder and healthy controls, respectively. The difficulty identifying feelings subscale score was significantly higher in patients with panic disorder (P=0.03). A moderate positive correlation was identified between PAS and TAS scores (r=0.447, P<0.01). Moderately significant positive correlations were also noted for PAS and TCI subscale scores and scores for novelty seeking, harm avoidance, and self-transcendence. CONCLUSION: In our study sample, patients with panic disorder and healthy controls differed in TCI parameters and rate of alexithymia. Larger prospective studies are required to assess for causal associations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».