Alexithymia After Traumatic Brain Injury: Its Relation to Magnetic Resonance Imaging Findings and Psychiatric Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: People with traumatic brain injury (TBI) were studied to assess the prevalence of alexithymia and its relationship to magnetic resonance imaging (MRI) findings and psychiatric disorders. METHODS: Fifty-four participants, 67% men, were evaluated after a median of 30 years since TBI. A control group was matched for age, gender, and severity of depression. Alexithymia was measured with the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). In patients with TBI, axis I psychiatric disorders were assessed with the Schedules for Clinical Assessment in Neuropsychiatry (SCAN, version 2.1), and axis II disorders with the Structured Clinical Interview for DSM-III-R Personality Disorders (SCID-II). MRI examinations were carried out with a 1.5 T MRI scanner. RESULTS: Alexithymia was significantly more common in patients with TBI than in controls (31.5% versus 14.8%; odds ratio 2.64, 95% confidence interval 1.03-6.80). None of the variables representing TBI, ie, severity of TBI or the presence, laterality, or location of contusions on MRI, was associated with the TAS-20 total scores. Several current axis I and II psychiatric disorders, particularly organic personality syndrome, were connected to higher TAS-20 scores. CONCLUSION: Alexithymia is common, along with psychiatric disorders, in patients with TBI. Both of them may reflect dysfunction of the injured brain. In clinical practice, alexithymic features should be taken into consideration in psychosocial rehabilitation after TBI.
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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 | 0,000 |
| 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 ».