Alexithymia and Pain in Three Chronic Pain Samples: Comparing Caucasians and African Americans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: African Americans often report greater pain than do Caucasians, but the factors responsible for this discrepancy are not known. We examined whether alexithymia-the trait of difficulty identifying and describing one's feelings and lacking introspection-may contribute to this ethnic group difference. We tested whether the mean level of alexithymia is higher, and whether alexithymia and pain are more highly correlated, among African Americans than among Caucasians in patients with chronic pain disorders. DESIGN: Three cross-sectional, correlational studies were conducted on three separate samples of patients with chronic pain. Analyses examined the full sample and then Caucasians and African Americans separately. SETTING AND PATIENTS: Patients were recruited primarily from treatment settings. Samples were patients with rheumatoid arthritis (N = 155), migraine headaches (N = 160), or systemic lupus erythematosus (N = 123), and each sample included only Caucasians or African Americans. MEASURES: The Toronto Alexithymia Scale-20 assessed global alexithymia and three alexithymia facets. Pain severity, functional disability, or symptoms were also measured on each sample. RESULTS: Similar findings occurred across all three samples. African Americans had only slightly higher mean alexithymia levels than did Caucasians, and this was partly accounted for by socioeconomic differences between groups. More importantly, alexithymia correlated only weakly with pain or symptom severity for each full sample, but the two ethnic groups showed different patterns. Alexithymia correlated positively with pain severity among African Americans, but was uncorrelated with pain among Caucasians, even after covarying for various socioeconomic variables. CONCLUSIONS: Alexithymia is more correlated with pain severity among African Americans with chronic pain disorders than among Caucasians, potentially contributing to the higher pain reports among African Americans.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».