Alexithymia and its relative factors of the army patients with mental disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the factors relating to the alexithymia of the army patients with mental disorder. Methods The 36 patients with schizophrenia, 32 patients with affective disorders and 30 control subjects were assessed with Toronto Alexithymia Scale (TAS), Eysenck Personality Questionnaire (EPQ) and Symptom Checklist 90 (SCL-90). Multiple correlation analysis was used as the major statistical methods. Results TAS total score and the scores of factorⅠ, Ⅱ and Ⅳ were higher in study group (78.27±6.98/79.42±7.21, 3.42±0.56/4.04±0.68, 3.23±0.64/3.36±0.58, 2.87±0.56/2.61±0.59) than those in control group (68.68±7.24, 2.45±0.46, 2.15±0.43, 2.24±0.45, P0.05 or 0.01). The score of factor Ⅲ in the group of patients with affective disorders(4.10±0.71) were higher than that in control group (2.82±0.68, P0.01). There was significant correlation between personality traits and alexithymia. The more the patients with schizophrenia were introversion, the more they were deficient in the ability to describe emotion. The more the patients with affective disorders were introversion, the more they were deficient in the ability to recognize and distinguish between emotion and body feel. In the group of patients with schizophrenia, the correlation coefficients between interpersonal sensitivity and TAS factor I, depression and TAS factir Ⅱ were 0.250, 0.429 respectively. In the group of patients with affective disorders, the correlation coefficients between paranoid ideation and TAS factir Ⅲ, psychoticism and TAS factir Ⅳ were 0.482, 0.498 respectively. Conclusion The patients with schizophrenia and the affective disorders showed alexithymia is related to personality characteristic and psychological health state.
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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 ».