Are dietary pattern associated with alexithymia in Saudi adults?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alexithymia is characterized by difficulties in describing feelings and physical sensations. Few studies have shown that there is a relation between alexithymia and dietary habits. OBJECTIVES: To determine the prevalence of alexithymia and its association with dietary patterns among a sample of communities in the Eastern Region of the Kingdom of Saudi Arabia. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional study was conducted using a sample of 247 participants, were selected using convenience sampling. A well-organized and valid online questionnaire was administered, which covered variables related to socio-demographic data, anthropometric measurements, dietary patterns, and the Toronto Alexithymia Scale (TAS). RESULTS: The prevalence of Alexithymia was found as 39.3%. Moreover, among the alexithymia and possible alexithymia groups, the majority eat pasta 1-4 times per week (70% and 67% respectively). Alexithemic participants eat fewer vegetables and fruits 46%), while the remaining eat more (70%), p = .001. Only 34% of the cases eat breakfast regularly (p = .005). Furthermore, the cases drink soft drinks and juices at meals more than controls in this study (p = .025). CONCLUSION: The present study provides further experimental evidence which supports existing literature that indicating the strong association between alexithymia and unhealthy dietary patterns. Also, Alexithymia prevalence in our study is (39.3%) ; because of the cultural impact of the Saudi environment due to the fact that the face of Saudi women is not revealed, and because the face is one of the main sources of expression of feelings, which makes females unable to express or read feelings well.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».