Panic Disorder as Unthinkable Emotions: Alexithymia in Panic Disorder, a Croatian Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous research on alexithymia has led to controversy over its prevalence in panic disorder. The aim of this study was to assess the difference in the prevalence of alexithymia in panic disorder and other anxiety disorders. DESIGN AND METHODS: We performed a cross-sectional study on a sample of 71 patients diagnosed with panic disorder and 113 patients diagnosed with other anxiety disorders; both groups were 18-50 years old. Primary outcome was the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS) score. Secondary outcome was the prevalence of alexithymia defined as a TAS score ≥61. RESULTS: Patients diagnosed with panic disorder had a 25% higher score on the TAS subscale of difficulty identifying feelings than patients diagnosed with other anxiety disorders. The prevalence of alexithymia was 27% in patients with panic disorder and 13% in patients with other anxiety disorders. Patients diagnosed with panic disorder had significantly higher odds for alexithymia. CONCLUSIONS: The results of our study support the hypothesis of higher prevalence of alexithymia in individuals with panic disorder than in individuals with other anxiety disorders. In addition, difficulty identifying feelings as a salient feature of alexithymia is higher in panic disorder than in other anxiety disorders.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».