Notice bibliographique
Résumé
Background: An independent psychological construct like alexithymia is the least studied in multiple sclerosis (MS). The objective of this study was to determine the level of alexithymia in patients with MS and the degree of influence on it of different social and demographic characteristics of patients, including gender, age, place of residence, marital status, level of education, clinical parameters of the disease, depression and anxiety. Materials and methods: 88 hospital patients with varying degrees of severity and type of MS were examined, according to the McDonald criteria, 2010. The following scales were used to assess the signs of depression, anxiety and alexithymia: the Beck Depression Inventory (BDI), the State-Trait Anxiety Inventory (STAI), the Toronto Alexithymia Scale (TAS-26). Results: The prevalence of alexithymia in patients with MS was 36.36%, while 34.09% represented the "marginal" group. A statistically significant positive correlation between alexithymia and depression and anxiety in patients with MS was established. High levels of alexithymia were detected with a high degree of depression on the BDI scale. None of the above socio-demographic and clinical variables influenced statistically significantly the presence of alexithymia. Conclusion: Alexithymia can be a key psychological factor that impedes the true emotional integration of disease-related changes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».