Alexithymia and Coping Strategies: Predictors of Hopelessness?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Alexithymic traits and coping strategies may affect the onset and course of many psychiatric conditions. However, their role in determining hopelessness and suicide risk has been not still elucidated. Objectives The present study analyzed the correlations between alexithymia, coping strategies, and hopelessness. Aims We aimed to evaluate whether specific coping strategies and alexithymia may predict hopelessness which is widely considered an independent risk factor for suicide. Methods This is a cross-sectional study conducted on 276 patients (19.9% men, 81.1% women; mean age: 48.1 years, SD: 16.9), of which most with major affective disorders, who were admitted at the Psychiatric Unit of the University of Genoa (Italy). All participants were assessed using the Beck Hopelessness Scale (BHS), Coping Orientations to Problems Experienced (COPE), and Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Results Alexythimic subjects significantly differ from non-alexythimic individuals in terms of substance abuse ( χ 2 = 23.1; P = .027). According to bivariate analyses, we found a significant correlation between hopelessness and suicidal thoughts/wishes ( r = .34; P = .01), humor ( r = –.24; P = .05), and behavioural disengagement ( r = .205; P = .05). Behavioural disengagement is also a positive predictor of hopelessness (OR = 1.25; 95% CI: 1.03–1.52) while humour is a negative predictor of hopelessness (OR = 0.85; 95% CI: 0.73–0.99). Conclusions Behavioural disengagement needs to be considered a risk factor while humor is a protective factor for suicide. Surprisingly, we found no significant association between alexithymia and hopelessness. Further additional studies are requested to test these exploratory findings in order to more deeply elucidate the role of both alexithymia and coping strategies in suicidal behaviour. 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 ».