Dimensions of alexithymia and their links to anxiety and depression
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Anxiety and depression are among the most common psychiatric comorbidities in multiple sclerosis (MS) patients. These disorders could lead to significant emotional disturbances. Objectives To study the different dimensions of alexithymia in patients with MS and determine their relationship with anxiety and depression. Methods Our study, descriptive and analytical, focused on patients followed for MS at the neurology department in Sfax (Tunisia). In addition to collecting sociodemographic data, we used the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) to assess anxiety and depressive symptoms and the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) to assess alexithymia and its three dimensions: difficulty identifying emotions (DIE), difficulty differentiating emotions (DDE), and externally oriented thinking (EOT). Results This study included 93 patients followed for MS. Our results showed a prevalence of 58.1% for alexithymia, 38.7% for anxiety and 26.9% for depression. The median score of the dimension DIE was 22. The median score of the dimension DDE was 17. The mean score for the dimension EOT was 26.96 ± 4.18. Alexithymic patients were more anxious and depressed (p = 0,002 and p < 10-3, respectively). Both dimensions DIE and DDE were associated with anxiety (p = 0.001 and p = 0.022, respectively) and depression (p < 10-3 and p < 10-3, respectively). Non-depressed patients had a higher score on the EOT dimension (p = 0.003). Conclusions Our results showed a relationship between depression, anxiety and alexithymia, hence the importance of looking for alexithymia in MS patients with anxiety or depressive symptoms. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».