Prevalence of and factors associated with alexithymia among patients with chronic obstructive pulmonary disease in China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alexithymia is a common psychological disorder. However, few studies have investigated its prevalence and predictors in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Therefore, we aimed to determine the prevalence and predictors of alexithymia in Chinese patients. METHODS: This cross-sectional study included 842 COPD patients to assess the prevalence and predictors of alexithymia using the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). We used the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) to assess anxiety and depression, the modified British Medical Research Council dyspnea Rating Scale (mMRC) to assess dyspnea, St. George's Respiratory Questionnaire (SGRQ) to assess quality of life, and the age-adjusted Charlson comorbidity index (ACCI) to assess comorbidities. Alexithymia-related predictors were identified using univariate and multivariate logistic regression analyses. RESULTS: The prevalence of alexithymia in COPD patients was 23.6% (199/842). Multivariate analysis showed that age [odds ratio (OR) 0.886; 95% confidence interval (CI) 0.794-0.998], body mass index (OR 0.879; 95% CI 0.781-0.989), HADS-anxiety (OR 1.238; 95% CI 1.097-1.396), HADS-depression (OR 1.178; 95% CI 1.034-1.340), mMRC (OR 1.297; 95% CI 1.274-1.320), SGRQ (OR 1.627; 95% CI 1.401-1.890), ACCI (OR 1.165; 95% CI 1.051-1.280), and GOLD grade (OR 1.296; 95% CI 1.256-1.337) were independent predictors for alexithymia in patients with COPD. CONCLUSIONS: The prevalence of alexithymia was high in Chinese COPD patients. Anxiety, depression, dyspnea, quality of life, comorbidities, and disease severity are independent risk factors, and age and BMI are predictive factors for alexithymia in COPD patients.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».