Emotional dysregulation and linguistic patterns as a defining feature of patients in the acute phase of anorexia nervosa
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This research aims to analyze the relationship between emotional regulation and the symbolic process in autobiographical narratives of a group of individuals diagnosed with restrictive anorexia nervosa (AN), compared to a non-clinical group. The study is framed within multiple code theory (MCT) (Bucci, 1997; 2021), which considers mind-body integration. The purposes of this study are to investigate whether participants of the AN group will show greater alexithymia and emotional dysregulation than the non-clinical group; and whether the specific linguistic and symbolic features, such as somato-sensory words, affect words, and difficulty in the symbolizing process will predict the AN group. METHODS: Twenty-nine female participants hospitalized with AN during an acute phase (mean age 19.8 ± 4.1) and 36 non-clinical female participants (mean age 21 ± 2.4) were selected through snow-ball sampling. The participants completed the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), the Profile of Mood of State (POMS), the Emotion Regulation Questionnaire (ERQ), and the Relationship Anecdotes Paradigm Interview (RAP). The RAP interview was audio-recorded and transcribed to apply the Referential Process (RP) Linguistic Measures. A T test for paired samples and a logistic binary regression was performed. RESULTS: AN presented a significantly higher emotional dysregulation through the ERQ, TAS20 and POMS measures. Specifically, AN showed higher ER expression/suppression strategies, fewer functional cognitive strategies, higher alexithymia, and higher mood dysregulation. Specific linguistic features such as sensory-somatic, word affect, and difficulty in RP symbolizing predict the AN group (R2 = 0.349; χ2 = 27,929; df = 3; p = .001). CONCLUSIONS: Emotional dysregulation is connected to AN symptoms and autobiographical narratives. The results can help a clinical assessment phase showing specific linguistic features in AN patients. LEVEL OF EVIDENCE: Level II, controlled trial without randomization.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».