Coping strategies, alexithymia and anxiety in young patients with food allergy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food allergy is major public health concern affecting nearly 15 million Americans and 80 million Europeans. Risk of anaphylaxis and implications for social activities affect patients' quality of life and psychological well-being. We previously found that young patients reported higher levels of alexithymia (difficulty in recognizing and expressing emotions) compared with healthy peers and may influence affect, management style and clinical outcomes. This study aimed to explore links between coping strategies, alexithymia and anxiety among food-allergic adolescents and young adults. METHODS: Ninety-two patients with IgE-mediated food allergy (mean age 18.6 years) completed Coping Orientation to Problems Experienced Inventory, Toronto Alexithymia Scale and Trait Anxiety subscale of State-Trait Anxiety Inventory. Multivariate analyses of variance assessed differences and associations between subgroups on the scales. RESULTS: Significant differences found between alexithymia levels in coping style were explained by Avoidance strategies. 'Avoidance' had the highest contribution in explaining alexithymia, followed by trait anxiety, age, anaphylaxis and social support. Respondents with higher alexithymia use avoidance as coping strategy over and above other coping strategies such as problem-solving and positive thinking, are younger, will have experienced anaphylaxis and will have lower social support. CONCLUSIONS: Recognizing the specific role of affect regulation in health behaviours may constitute an important step in supporting patients to explore more adaptive strategies.
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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) | 0,001 | 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 ».