Alexithymia and Executive Function in Younger and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Alexithymia is associated with adverse mental and physical health outcomes. Determining neuropsychological factors associated with alexithymia may aid in elucidating its underlying mechanisms and identifying treatment targets. Accumulating evidence indicates that executive dysfunction may co-occur with alexithymia in younger adults (YA). However, research on this link in older adults (OA), who may be at greater risk for alexithymia, is scant. This study determined associations between alexithymia and executive function (EF) in healthy younger and OA. Alexithymia was predicted to be associated with poorer EF in both age-groups. METHOD: Younger (n = 65, aged 18-30; 46% female) and OA (n = 44, aged 61-92; 73% female) completed the 20-item Toronto Alexithymia Scale, three EF tasks (Verbal Fluency, Design Fluency, and Trail Making), measures of memory and verbal IQ, and a self-report measure of depressive symptoms. Three EF composites were created to assess verbal EF, visuospatial EF, and global EF. RESULTS: Greater alexithymia and difficulty describing feelings were associated with poorer verbal EF in OA (p = .02 and p = .005, respectively) but not in YA (ps > .05). The other neuropsychological measures were not significantly associated with alexithymia in regression analyses. CONCLUSIONS: Findings are consistent with previous research identifying links between EF and alexithymia. The association between alexithymia and verbal EF may be due to shared prefrontal circuitry involved in emotion regulation. Results provide insight into possible origins of emotion self-awareness deficits in OA.
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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 | 0,002 |
| 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 ».