Are Alexithymia, Depression and Hostility Related?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression correlates positively with alexithymia.Less is known about the relationship between hostility and depression and even less about hostility and alexithymia.The aim of this study is to examine the relationship between alexithymia, hostility and depression.Methods: The study was carried out with 308 subjects: 102 patients suffering from somatic illnesses, 98 depressive patients and 108 healthy people.The mean age of the group was 40.26 years (sd=11.63);184 of them were women and 124 were men.The participants were assessed with the Beck Depression Index (BDI-21), the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), the Hostility and Direction of Hostility Scale (HDHQ).Data regarding sociodemographic characteristics were also collected.Linear regression was performed to evaluate the relationship between the scores of the participants in each scale.Results: Alexithymia scores correlate positively with depression scores (α= 41.73 and Β= 0.88, p= .000).Hostility scores correlate positively with depression scores (α= 15.66 and Β= 0.39, p= .000).Finally, alexithymia scores correlate positively with hostility scores (α= 31.05 and Β= 1.05, p= .000).Conclusions: The more depressive somebody is, the more alexithymic and hostile he is likely to be; finally, the more hostile someone is, the more alexithymic he is likely to be.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».