Prevalence of Alexithymia and the influencing factors among medical students at Umm Al-Qura University: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alexithymia is inability of the person to describe his emotions, somatic sensations, and struggle to discuss feelings.Objectives: To determine the prevalence of the state of alexithymia among undergraduate medical students and to explore its potential risk factors.Methods: A cross-sectional study was done through online survey targeted to undergraduate medical students.The survey included the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), students' socio-demographics, and the potential risk factors for alexithymia.Results: A total of 317 students participated in the study.A 56.5% prevalence of alexithymia among participants was demonstrated.A binary logistic regression model revealed higher risk of alexithymia among students with female gender (OR: 2.32, 95% CI: 1.47-3.65;p <0.001), divorced parents (OR: 3.23, 95% CI: 1.43-7.32;p = 0.005), history of psychiatric illness (OR: 3.40, 955 CI: 1.51-7.67;p = 0.003), and history of childhood emotional, physical and/or sexual abuse (OR: 2.46, 95% CI: 1.42-4.29;p=0.001).A lower risk for alexithymia was demonstrated among students with higher grade point average (OR: 0.32, CI: 0.04-0.93;P = 0.035).There was no association between alexithymia and students' academic year of study.Conclusions: The current study revealed high alexithymia prevalence among undergraduate medical students.The condition is linked with female gender, divorced parents, history of psychiatric illness, and childhood abuse, and is associated with lower academic performance.Accordingly, for prevention and proper intervention of alexithymia among medical students, students' screening for the condition and ease of their access to psychiatric care is recommended.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».