Mindfulness for mediating the relationship between self-control and alexithymia among Chinese medical students: A structural equation modeling analysis
Notice bibliographique
Résumé
Backgrounds: Medical students are prone to experience alexithymia due to academic work overload, which could increase the prevalence of mental illness such as anxiety and depression. The purpose of our study was to estimate the levels of alexithymia and to explore the relationships between alexithymia, self-control, and mindfulness among medical students. Materials and methods: From March 18th, 2021 to April 9th, 2021, a cross-sectional study with stratified sampling was carried out in China Medical University, Liaoning Province, China. A total of 1,013 medical students participated in this study. The questionnaires pertaining to the Toronto Alexithymia Scale (TAS-26), the Five Facet Mindfulness Questionnaire (FFMQ), and the Self-control Scale (SCS) were used to assess the levels of alexithymia, mindfulness and self-control. We used Hierarchical Multiple Regression (HMR) and structural equation modeling to explore the mediating role of mindfulness between self-control and alexithymia. Results: < 0.01). Mindfulness mediated the relationship between self-control and alexithymia (a*b = -0.06, BCa 95% CI: -0.09 to -0.031, Percentile 95% CI: -0.089 to -0.031). Conclusion: Chinese medical students experienced high levels of alexithymia. Self-control could directly attenuate alexithymia for medical students and indirectly affect alexithymia through the mediating path of mindfulness. Initiatives for self-control ability enhancement should be provided to medical students to combat alexithymia. And interventions on mindfulness training should be developed to prevent from alexithymia and promote their mental health.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».