ALEXITHYMIA COULD MASK DEPRESSION IN OBESE PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to evaluate the relationship between obesity, alexithymia (primary and secondary) and depression in a sample of obese outpatients. Methods: Among the patients referred to the outpatients’ clinic for obesity in a University Hospital, we consecutively enrolled 100 overweight/obese (BMI > 27 kg/m 2) subjects (35 males and 65 females) over a period of 20 months. Socio-demographic and clinical data were collected; all patients underwent the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D) in order to measure alexithymia and depression. \nResults: The prevalence of alexithymia was 18% (25% including borderline values). TAS-20 mean score was 49.17 ± 12.38. Considering CES-D scores, 33% of the sample was possibly or probably depressed. CES-D score was significantly correlated to TAS-20 score (r = 0.393, p < 0.001), in particular with DIF (r = 0.524, p < 0.001) and DDF (r = 0.204, p < 0.05) subscales. BMI was not associated with alexithymia nor with depression. \nConclusion: Obesity determines a vulnerability in developing depression, therefore alexithymia in obese depressed patients could be an adaptive response (secondary alexithymia). Moreover alexithymia could lead the subjects to an underestimation of depression and to not seek a correct treatment.From our results, the multidisciplinary approach in treating obese subjects should include the evaluation of emotional aspects whose diagnosis can influence the course of treatment.
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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) | 0,003 | 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 ».