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Enregistrement W3091896502 · doi:10.1017/s0033291720003244

Alexithymia in autism: cross-sectional and longitudinal associations with social-communication difficulties, anxiety and depression symptoms

2020· article· en· W3091896502 sur OpenAlexaboutno aff
Bethany Oakley, Emily J. H. Jones, Daisy Crawley, Tony Charman, Jan K. Buitelaar, Julian Tillmann, Declan Murphy, Eva Loth

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovative Medicines InitiativeNational Institute for Health and Care ResearchEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsBrandeis UniversityEuropean CommissionAutism Speaks
Mots-clésAlexithymiaAnxietyPsychologyAutismClinical psychologyToronto Alexithymia ScaleFeelingDepression (economics)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alexithymia (difficulties in identifying and describing emotion) is a transdiagnostic trait implicated in social–emotional and mental health problems in the general population. Many autistic individuals experience significant social-communication difficulties and elevated anxiety/depression and alexithymia. Nevertheless, the role of alexithymia in explaining individual variability in the quality/severity of social-communication difficulties and/or anxiety and depression symptoms in autism remains poorly understood. Methods In total, 337 adolescents and adults (autism N = 179) were assessed for alexithymia on the Toronto Alexithymia Scale and for social-communication difficulties, anxiety and depression symptoms. A total of 135 individuals (autism N = 76) were followed up 12–24 months later. We used regression models to establish cross-sectional and longitudinal associations between alexithymia, social-communication difficulties, anxiety and depression symptoms. Results Autistic individuals reported significantly higher alexithymia than comparison individuals ( p < 0.001, r effect size = 0.48), with 47.3% of autistic females and 21.0% of autistic males meeting cut-off for clinically relevant alexithymia (score ⩾61). Difficulties in describing feelings were particularly associated with current self-reported social-communication difficulties [ p < 0.001, β = 0.57, 95% confidence interval (CI) 0.44–0.67] and predicted later social-communication difficulties ( p = 0.02, β = 0.43, 95% CI 0.07–0.82). Difficulties in identifying feelings were particularly associated with current anxiety symptom severity ( p < 0.001, β = 0.54, 95% CI 0.41–0.77) and predicted later anxiety ( p = 0.01; β = 0.31, 95% CI 0.08–0.62). Conclusions Our findings suggest that difficulties in identifying v . describing emotion are associated with differential clinical outcomes in autism. Psychological therapies targeting emotional awareness may improve social-communication and anxiety symptoms in autism, potentially conferring long-term benefits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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