Genetic and Environmental Factors in Alexithymia: A Population-Based Study of 8,785 Danish Twin Pairs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of genetic and environmental factors for developing alexithymia is still unclear, and the aim of this study was to examine these factors in a large population-based sample of twins. METHODS: The Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20) was included in a mail survey of 46,418 individuals born between 1931 and 1982 and registered with the Danish Twin Registry. The response rate was 75.3%. A total of 8,785 twin pairs, where both cotwins had completed all items of the TAS-20, were selected for this study. Analyses were conducted for total TAS-20 scores and the subscales of (1) difficulties in identifying feelings, (2) difficulties in describing feelings, and (3) externally oriented thinking. The phenotypes were analyzed both as categorical and continuous data. RESULTS: All measures of similarity suggested that genetic factors added to all facets of alexithymia. Structural equation modeling of the noncategorical data, an ACE model including additive genetic, shared environmental and nonshared environmental effects, provided the best fit for all three facets of alexithymia as well as total alexithymia scores, with heritabilities of 30-33% and the remaining variance being explained by shared (12-20%) and nonshared environmental effects (50-56%). CONCLUSION: The results from this large population-based sample suggest that genetic factors have a noticeable and similar impact on all facets of alexithymia. While the results suggested a moderate influence of shared environmental factors, our results are in concordance with the general finding that environmental influences on most psychological traits are primarily of the nonshared rather than the shared type.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».