Alexithymia, infertility‐related stress and quality of life in women undergoing an assisted reproductive treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The investigation of the association between alexithymia and quality of life in infertility is a relatively neglected area of research. The aim of this study was to evaluate the association between alexithymia and infertility‐related quality of life in women during Assisted Reproductive Treatment. Data were collected in a clinic in Rome, 93 infertile women completed the 20‐item Toronto Alexithymia Scale (TAS‐20), the Fertility Quality of Life (FertiQoL) questionnaire and a socio‐demographic questionnaire. TAS‐20 total and two factors—Difficulty in Identifying Feelings (DIF) and Difficulty in Describing Feelings (DDF)—showed significant negative correlations with the overall questionnaire and with both Core and Treatment modules of FertiQoL. The regression model explained the 43% variance in FertiQol overall scores (R2 = 0.43; adjusted R2 = .38); a significant effect was reported for the number of previous attempts (beta = 0.20; p < .04), TAS‐20 DIF (beta = −0.47; p < .001) and TAS‐20 Externally Orientated Thinking (EOT) (beta = 0.20; p < .04); after applying Benjamini‐Hochberg correction procedure only TAS‐20 DIF maintained its significance. Alexithymia is associated with a worsened quality of life in infertile women; specifically, low difficulties in identifying feelings were associated to higher quality of life. Further investigations are needed also to develop specific therapeutic interventions aimed to promote emotional abilities in infertile people.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».