Examining the effects of alexithymia on the relation between posttraumatic stress disorder and over-reporting.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Empirical examinations of the relation between posttraumatic stress disorder (PTSD) and objective measures of symptom over-reporting may be useful for identification of mechanisms of this previously observed relation. The present study examined the moderating effect of alexithymia, defined as a deficit in the ability to identify and describe emotions, on the relation between PTSD and over-reporting. METHOD: Seventy-five veterans diagnosed with PTSD were recruited from an outpatient Veterans Affairs facility and the community. Participants were administered the Miller Forensic Assessment of Symptoms Test, along with the Toronto Alexithymia Scale and PTSD Checklist within a larger study of behavioral and physiological correlates of PTSD. RESULTS: Hierarchical linear regression analyses showed a significant moderating effect of alexithymia, such that the relation between PTSD symptom severity and over-reporting was only significant in the presence of elevated alexithymia. Evaluation of the subscales of the Toronto Alexithymia Scale showed that the effect was greatest for the Difficulty Describing Emotions subscale. CONCLUSIONS: Alexithymia should be considered as a potential mechanism contributing to the over-reporting phenomena observed in the assessment and treatment of PTSD, and warrants further study. Brief interventions to improve understanding and description of emotional experiences may help to improve accuracy of symptom report. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,004 | 0,018 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».