Relationship of alexithymia and temperament and character dimensions with lifetime post‐traumatic stress disorder in male alcohol‐dependent inpatients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The purpose of the present study was to evaluate the prevalence of lifetime post-traumatic stress disorder (PTSD) in male alcohol-dependent inpatients and to investigate the relationship of PTSD with alexithymia and temperament and character dimensions. METHODS: Participants were 156 consecutively admitted male alcohol-dependent subjects. Patients were investigated using the Clinician-Administered PTSD Scale (CAPS), the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Temperament and Character Inventory (TCI). RESULTS: Among alcohol-dependent inpatients 32.1% were considered as having lifetime PTSD. Mean scores of alexithymia, novelty seeking (NS), harm avoidance (HA) and self-transcendence (ST) were higher in the PTSD group, whereas age and self-directedness (S) were lower. Among age and other factors of TAS-20, 'difficulty in identifying feelings (DIF)' predicted PTSD in a logistic regression model. When age and personality dimensions of TCI were taken as independent variables, S predicted PTSD in the logistic regression model. Finally, among subscales of TCI, 'impulsiveness versus reflection' (NS2) and 'congruent second nature versus bad habits' (S5) predicted PTSD. CONCLUSIONS: Alexithymia and personality traits, particularly high DIF and S scores are related with lifetime PTSD diagnosis, even when controlling for age among alcohol-dependent inpatients. Causal relationships between alexithymia, personality dimensions and PTSD, and their implications on treatment are not clear and should be evaluated in longitudinal studies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».