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Enregistrement W4291021037 · doi:10.1055/a-1882-6544

Alexithymie bei Multipler Sklerose – eine narrative Übersicht

2022· review· de· W4291021037 sur OpenAlexaboutno aff
Christina Grigorescu, Moussa A. Chalah, Samar S. Ayache, Ulrich Palm

Notice bibliographique

RevueFortschritte der Neurologie · Psychiatrie · 2022
Typereview
Languede
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychologyClinical psychologyCognitionAnxietyToronto Alexithymia ScaleEtiologyMedicinePsychiatryGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alexithymia is a multidimensional construct of personality implicating difficulties in identifying and describing another's feelings, and externally oriented thinking. It is broadly reported in psychiatric patients but has gained little attention regarding its occurrence and pathophysiology in multiple sclerosis (MS). This narrative review aims to address prevalence, etiology, neurobiological, and clinical findings of alexithymia. The prevalence of alexithymia in MS ranges from 10 to 53%. There seems to be an association with anxiety, depression, fatigue, and some aspects of social cognition, while the relationship with clinical and classical cognitive variables was rarely evaluated. Only a few studies referred to its pathophysiology assuming an aberrant interhemispheric transfer or regional cerebral abnormalities. The prevalence of alexithymia in MS and the potential negative impact on quality of life and interpersonal communication could severely impact clinical MS management and a screnning for these factors should be mandatory. Thus, further evaluation is needed concerning its relationship with clinical, emotional, and cognitive confounders. Large-scale studies employing neuroimaging techniques are needed for a better understanding of the neural underpinnings of this MS feature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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