Constructing and Verifying an Alexithymia Risk-Prediction Model for Older Adults with Chronic Diseases Living in Nursing Homes: A Cross-Sectional Study in China
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle