Alexithymia as a risk factor for poor emotional outcomes in adults with acquired brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Emotional disorders are pervasive in the acquired brain injury (ABI) population, adversely affecting quality of life and rehabilitation. This study aimed to explore the unique associative effects of alexithymia as measured by the Perth Alexithymia Questionnaire (PAQ; i.e., difficulty identifying positive/negative feelings, difficulty describing positive/negative feelings, and externally orientated thinking), on emotional outcomes as measured by the Depression Anxiety Stress Scale-21 (DASS-21) and Mayo-Portland Adaptability Inventory (MPAI-4) Adjustment index, in 83 adults with ABI. The addition of alexithymia to hierarchical multiple regression models (controlling for demographic, injury-related, and functional outcome variables) yielded statistically significant changes in R2 for all emotional outcome measures (i.e., Depression, Anxiety, Stress, and Adjustment). Difficulty identifying negative feelings was found to be a significant unique predictor of Depression (β = .43 p = <.001), Anxiety (β = .40, p <.001), Stress (β = .49, p <.001), and Adjustment (β = .26, p = .001). Externally oriented thinking was found to be a significant unique predictor of Adjustment (β = -.15, p = .033). These findings strengthen the argument that alexithymia, especially difficulties identifying negative feelings, may be an important risk factor for psychological distress in ABI and should be considered during early rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».