P02-310 - Alexithymia Predicts Triglyceride Level, Systolic Blood Pressure, and Diabetic Status in Metabolic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The current study elucidates the relations between alexithymia and several biological components of the Metabolic Syndrome (MS). We hypothesized that various facets of the alexithymia construct are differentially related to single components characterizing the MS. Methods Investigated were N = 101 patients with MS. To establish the diagnosis of MS according to IDFC criteria, both laboratory (lipid profile, fasting plasma glucose, type 2 diabetes) and non-laboratory (blood pressure, waist circumference, BMI) tests were included. Alexithymia was measured using the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Results Based on alexithymia scores, patients were classified as low- (TAS-20 score ≤ 51; N = 31), moderate- (51 < TAS-20 score < 61; N = 33), or high-alexithymic (TAS-20 score ≥ 61; N = 37). The amount of moderate and high alexithymic patients proved highly significant amongst patients with MS with readily established diabetes type 2. The alexithymia score showed overall correlations with diabetes type 2 (r = 0.380, p < 0.001) and triglyceride levels (r = 0.214, p < 0.016). Correlations with non-laboratory measures were significant for high blood pressure levels (r = 0.233, p < 0.010). Linear regression models confirmed the existence of linear causal relationships for the observed correlations. Conclusions The present results suggest that the alexithymia trait is related to specific biological marker variables in the metabolic syndrome. Alexithymia may, according to our study, contribute to the aggravation of the MS.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».