Dietary patterns are associated with the prevalence of alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence supports the association between healthy dietary patterns and a reduced risk of depression. The objective was: (1) to examine the associations between dietary patterns and alexithymic features; and (2) investigate whether these possible associations are explained by depressive symptoms in a cross-sectional study among the Finnish general population aged 25-65 years. The study population was a part of the population-based Kuopio Depression Study (KUDEP) conducted in central-eastern Finland (n = 1747). Dietary data were collected using a food frequency questionnaire and dietary patterns from 22 predefined food groups, which were extracted by factor analysis. Alexithymia was assessed using the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and depression using the 21-item Beck Depression Inventory (BDI-21). Altogether, 173 of the study subjects (9.9%) were alexithymic. Three dietary patterns were identified: "prudent," "Western" and "traditional." Lower scores for a healthy prudent dietary pattern and higher scores for an unhealthy Western dietary pattern were associated with an increased likelihood of belonging to the alexithymic group among subjects with elevated depressive symptoms. Among subjects without depressive symptoms, alexithymia was associated with lower scores in the prudent dietary pattern, but also with higher scores in the traditional dietary pattern. General population subjects with alexithymic features may have unhealthier dietary patterns than non-alexithymic subjects.
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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 ».