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Enregistrement W4311719602 · doi:10.3390/geriatrics7060139

Constructing and Verifying an Alexithymia Risk-Prediction Model for Older Adults with Chronic Diseases Living in Nursing Homes: A Cross-Sectional Study in China

2022· article· en· W4311719602 sur OpenAlexaboutno aff
Jing Wen, Ying Wu, Li‐Xia Peng, Siyi Chen, Jiayang Yuan, Weihong Wang, Cong Li

Notice bibliographique

RevueGeriatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAlexithymiaToronto Alexithymia ScaleMedicineSocial supportPsychological resilienceCross-sectional studyClinical psychologyDepression (economics)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alexithymia is a critical global public health concern. This questionnaire-based cross-sectional study explored the risk factors of alexithymia in older adults living in nursing homes with chronic diseases. It also developed and evaluated an alexithymia risk-prediction model. A total of 203 older adults with chronic diseases were selected from seven nursing homes in Changsha, China, using simple random and cluster sampling. The participants were surveyed using the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Geriatric Depression Scale-15 (GDS-15), Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC), Perceived Social Support Scale (PSSS), and a socio-demographic characteristics questionnaire. The alexithymia total score was 43.85 ± 9.570, with an incidence rate of 8.9%. Alexithymia had a partial mediating effect on the relationship between social support and psychological resilience (the effect value was 0.12), accounting for 19.04% of the total effect. Gender, depression, and psychological resilience were the main independent influencing factors of alexithymia (p < 0.05). The area under the receiver operating characteristic (AUC-ROC) curve of the risk-prediction model was 0.770. The participants, especially those who were male and depressed, exhibited a certain degree of alexithymia. Additionally, it partially mediated the association between social support and psychological resilience, which is a protective factor against alexithymia. The risk-prediction model showed good accuracy and discrimination. Hence, it can be used for preliminary screening of alexithymia in older adults with chronic diseases living in nursing homes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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