Alexithymia in Patients With Substance Use Disorders and Its Relationship With Psychiatric Comorbidities and Health-Related Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alexithymia frequently correlates with several psychiatric disorders, including substance use disorder (SUD). However, most studies reporting the associations between alexithymia and psychiatric disorders have been performed in populations without SUD. This research, therefore, evaluates alexithymia in Spanish patients with SUD and the relationship among alexithymia, psychiatric comorbidities, psychological symptoms/traits, SUD variables, and health-related quality of life (HRQoL). Methodology: A cross-sectional study was conducted with 126 Spanish outpatients with SUD (75.4% males; mean age 43.72 ± 14.61 years), correlating their alexithymia levels (using the Toronto Alexithymia Scale 20 [TAS-20]) to their psychiatric comorbidities, psychological symptoms/traits, SUD variables, and HRQoL. Results: Alexithymia was significantly higher in patients who had cannabis use disorder. Higher alexithymia scores were also related to higher levels of depression, anxiety, impulsivity, and lower HRQoL. After multivariate analysis, trait anxiety, impulsivity, and the physical component summary of the HRQoL were found to be independently related to alexithymia. Conclusions: SUD patients with higher alexithymia levels have more frequently psychiatric comorbidities, present specific psychological features, and have worse HRQoL. Hence, it is important to evaluate these factors and offer more accurate psychotherapeutic approaches for this patient population.
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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 | 0,001 | 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 ».