The percentage and clinical correlates of alexithymia in stable patients with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Alexithymia is a common, but less-recognized affective deficit in patients with schizophrenia. To date, no definitive conclusions have been drawn about the relationship between alexithymia and the clinical symptoms or their clinical correlates, particularly in stable patients with schizophrenia. The purpose of this study was to investigate the link between alexithymia and psychopathological symptoms, as well as any associated correlates, in stable patients with schizophrenia. A total of 435 Chinese patients with schizophrenia were recruited. The Positive and Negative Symptoms Scale (PANSS) was used to evaluate each patient's psychopathological symptoms. The Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) was used to measure alexithymia. The percentage of alexithymia was 35.2% in stable patients with schizophrenia. Compared to non-alexithymia patients, patients with alexithymia had higher PANSS total scores, negative subscores, depressive subscores, and cognitive subscores (all p < 0.05). Multivariate regression analysis revealed that the following variables were positively associated with TAS-20 total scores: PANSS negative subscores (β = 0.274, t = 3.198, p = 0.001) and PANSS depressive subscores (β = 0.366, t = 2.500, p = 0.013). Education years (β = - 0.453, t = - 2.824, p = 0.005) was negatively associated with TAS-20 total scores. Our results suggest that the percentage of alexithymia was relatively higher in stable patients with schizophrenia. Education levels, negative symptoms, and depressive symptoms were independently associated with alexithymia in this specific population.
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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 | 0,000 | 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 ».