Alexithymia in a sample of alcohol-dependent patients: Clinical correlations and cognitive patterns
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Alexithymia represents a personality construct, characterized by an inability in identifying and verbally describing own and others’ emotions. According to the recent research on emotional dysregulation and the alexithymic construct, it has been described a positive correlation between alcoholism and alexithymia. The present study aims to evaluate the presence of alexithymia in a sample of alcohol dependant patients and, therefore, analyze how the presence of these alexithymic traits may influence/interact with a range of cognitive processes such as the anger rumination, metacognitive capabilities and dissociative experiences. Methods A sample of 40 alcohol dependant inpatients affected with alcohol dependence and alcohol-related issues were recruited, evaluated and compared with a sample of 40 healthy controls. A clinical evaluation and a complete clinical and psychological assessment were carried out in order to investigate alcohol-related clinical patterns, alexithymia construct, anxiety and depression symptomatology and cognitive pattern. Results Subjects with alcohol addiction show higher total scores in all tests except the scale that evaluates anxiety, compared to healthy controls. Finally, a factorial ANOVA analysis demonstrated that alcoholism seems to be determined by the lack of emotional recognition from which derives a dissociative state, which consequently generates a depressive rumination. Conclusions According to the recent literature, the present study identifies a significant proportion of alexithymic patients within the sample of subjects affected by alcohol-related disorders. Other clinical variables (i.e. depression, pathological anxiety-related worry, anger rumination, dissociation and metacognitive capabilities) mirror a specific cognitive pattern in the sample of alcoholics rather than the healthy group. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».