Prevalence and correlates of alexithymia in older persons with medically (un)explained physical symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Much is unknown about the combination of Medically Unexplained Symptoms (MUS) and alexithymia in later life, but it may culminate in a high disease burden for older patients. In the present study we assess the prevalence of alexithymia in older patients with either MUS or Medically Explained Symptoms (MES) and we explore physical, psychological and social correlates of alexithymia. METHODS AND DESIGN: A case control study was performed. We recruited older persons (>60 years) with MUS (N = 118) or MES (N = 154) from the general public, general practitioner clinics and hospitals. Alexithymia was measured by the 20-item Toronto Alexithymia Scale, correlates were measured by various questionnaires. RESULTS: Prevalence and severity of alexithymia were higher among older persons with MUS compared to MES. Alexithymia prevalence in the MUS subgroup was 23.7%. We found no association between alexithymia and increasing age. Alexithymia was associated with depressive symptoms, especially in the MUS population. CONCLUSIONS: Alexithymia prevalence was lower than generally found in younger patients with somatoform disorder, but comparable to studies with similar diagnostic methods for MUS. Considering the high prevalence and presumed etiological impact of alexithymia in older patients with MUS, as well as its association with depression, this stresses the need to develop better understanding of the associations between alexithymia, MUS and depression in later life.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».