Multi-Method Approach in the Assessment of Alexithymia in Patients With Scleroderma: Use of Two Different Tools
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Alexithymia is frequent in patients with some chronic dermatological conditions. The aim of the study was to measure the prevalence of alexithymia in patients with systemic sclerosis (SSc) using two different tools. Methods: Consecutive patients diagnosed with SSc were recruited at day hospital and hospitalization regimen. Alexithymia was measured using the self-administered questionnaire 20-item Toronto Alexithymia scale (TAS-20) and the semi-structured interview 24-item Toronto Structured Interview for Alexithymia (TSIA). Results: The study sample consisted of 67 female patients, aged from 29 to 82 years. According to TAS-20, 22.4% of patients were alexithymic and 17.9% were borderline alexithymic. Also, in our sample mean TAS-20 value was 48.9 and TSIA mean value was 20.3. Spearman’s correlation coefficient between TAS-20 total score and TSIA total score was 0.603. A high correlation was observed between TAS total score and the “Affective Awareness” (AA) scale of the TSIA. TSIA total score significantly correlated with the “Difficulty describing feeling to others” (DDF) scale of the TAS-20. The highest correlation between scales of the two instruments was that between TAS-20 DDF and TSIA AA (r = 0.675). Conclusion: The prevalence of alexithymia in SSc patients was higher than in the general population, and similar to that of psoriasis patients. The measurements obtained using the TAS-20 and the TSIA were highly correlated. However, they also showed some diversities in the scales, indicating that they may measure different domains.
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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 | 0,017 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».