Personality traits of alexithymia and perfectionism in impaired awareness of hypoglycemia in adults with type 1 diabetes – An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Severe hypoglycemia complicates insulin therapy for type 1 diabetes, with impaired awareness of hypoglycemia (IAH) being a major risk factor. We explored associations between the personality traits, alexithymia and perfectionism, and cognitive barriers to hypoglycemia avoidance described in IAH, and evaluated their prevalence in people with and without IAH. Cross-sectional exploratory study. Ninety adults with type 1 diabetes, 54 hypoglycemia aware and 36 with IAH, completed validated questionnaires exploring alexithymia (Total Alexithymia Scale [TAS-20]) and perfectionism (Frost Multidimensional Perfectionism Scale [FMPS]); and cognitive barriers related to hypoglycemia avoidance (Attitudes to Awareness Questionnaire [A2A]. Alexithymia and perfectionism scores correlated positively with cognitive barriers associated with IAH. Specifically, alexthymia scores correlated with the ‘Hyperglycaemia Avoidance Prioritised’ factor (r = 0.265; p = .02, n = 77) and the ‘Asymptomatic Hypoglycemia Normalised’ factor (r = 0.252–0.255; p = .03, n = 77). Perfectionism scores correlated with the ‘Hyperglycaemia Avoidance Prioritised’ factor (r = 0.525; p < .001, n = 66). Overall, IAH participants were significantly more likely to score at the high end for alexithymia (17.6% vs. 1.9%, p = .008, n = 87) and at the extreme ends (high and low) for perfectionism (69.0% vs. 40.0%, χ2 (1) = 6.24, p = .01, n = 77). These novel data showing associations between alexithymia and perfectionism scores and maladaptive health beliefs in IAH suggest the intriguing possibility that personality traits may contribute to the risk of IAH, perhaps through their influence on incentives to avoid hypoglycemia. If confirmed, measuring such traits may help tailor early adjunctive psychological intervention to reduce hypoglycemia burden for people with IAH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».