Alexithymia in Relation to Alcohol Use, Emotion Recognition, and Empathy: The Role of Externally Oriented Thinking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Both alcohol misuse and the externally oriented thinking (EOT) facet of alexithymia are associated with deficits in facial emotion recognition and emotional empathy. The aim of the present study was to investigate whether EOT mediates the association of drinking with these deficits, and to test the hypothesis that impaired facial emotion recognition mediates the relationship between EOT and low emotional empathy, in a nonclinical sample. The sample consisted of 161 men and women who completed an online survey that included the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT), Depression Anxiety Stress Scales, Interpersonal Reactivity Index (IRI), Reading the Mind in the Eyes Test (RMET), and Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). In addition to replicating associations between TAS-20 and other measures, EOT was found to mediate relationships between potential alcohol misuse (as indexed by AUDIT) and facial emotion recognition (as indexed by RMET) as well as emotional empathy (as indexed by the corresponding subscale of the IRI) after controlling for mood and demographic variables. The negative relationship between EOT and emotional empathy was mediated by impaired facial emotion recognition. Present findings point to a likely role of the EOT trait in the reported associations of alcohol misuse with both poor emotion recognition and low emotional empathy, and a mediating role of poor emotion recognition in the relationship of EOT to the latter.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».