Alexithymia and Functional Gastrointestinal Disorders (FGID)
Notice bibliographique
Résumé
NTRODUCTION: The purpose of this study was to examine alexithymia symptoms, demographic variables and the severity of gastrointestinal symptoms in a sample of patients with functional gastrointestinal disorders (FGID) and a comparative sample of healthy controls. MATERIALS AND METHODS: The sample consisted of 237 individuals, 129 of whom were patients diagnosed with FGIDs. The patients referred to the psychosomatic disorders clinic_of Nour Hospital, Isfahan, Iran. The controlled group included 108 healthy individuals (without digestive diagnosis) matched with the patients by age, gender, marital and educational status. The Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Gastrointestinal Symptoms Rating Scale (GSRS) were used to collect data. Data was analyzed using multivariate analysis of variance (MANOVA), correlation coefficients and Fisher's z. RESULTS: There was a significant difference between patients with FGIDs and healthy controls in terms of number of alexithymia symptoms and severity of gastrointestinal symptoms. The results also indicated the existence of a relationship between educational level and alexithymia as well as its dimensions (difficulty identifying feelings and difficulty describing feelings) in both groups. However, no significant differences were found between the two groups in this regard. CONCLUSION: The findings of this study indicated that compared to the healthy control group, patients with FGIDs had higher scores of alexithymia and more severe somatic symptoms. Furthermore, higher educational levels were associated with decreased risk of alexithymia. Such finding might be due to higher ability to describe and identify emotions in patients with higher levels of education.
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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 | 0,000 |
| 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 ».