Alexithymia, anger and anger expression styles as predictors of psychological symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Objective: A review of the literature shows that alexithymia, anger, and anger expression styles have been important variables in predicting psychological symptoms. Furthermore, alexithymic characteristics may cause various difficulties in anger and its expression. From this point of view, the aim of our study was to investigate the extent to which alexithymia, anger, and anger expression styles predicted psychological symptoms in the university sample. Method: The present study included 434 students (244 women, 190 men) from different departments of Hacettepe University. In addition to the Demographic Information Form, participants were administered the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) to assess the presence of alexithymic characteristics; to evaluate their anger and anger expression styles, the State-Trait Anger Expression Inventory (STAXI) was used, and participants’ psychological symptoms were examined using the Brief Symptom Inventory (BSI). After carrying out a correlation analysis to evaluate the relationships between all variables of the study, hierarchical regression analysis was conducted to investigate the degree to which alexithymia, anger, and anger expression styles predicted psychological symptoms. Results: According to the regression analysis, it was concluded that alexithymia, trait anger, and anger-in positively predicted psychological symptoms. Conclusion: Our study indicates that alexithymic characteristics, anger, and anger expression styles explain psychological symptoms. Additionally, it emphasizes the benefit of addressing alexithymic characteristics, the frequency of anger experience, and healthy ways of anger expression simultaneously and as a whole rather than individually in psychotherapies aiming to reduce psychological symptoms, even in persons that do not require a diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».