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Enregistrement W4384498198 · doi:10.3389/fpsyt.2023.1209936

The relationship between alexithymia, depression, anxiety, and stress in elderly with multiple chronic conditions in China: a network analysis

2023· article· en· W4384498198 sur OpenAlexaboutno aff
Bin Shang, Ruirui Chen, Caifeng Luo, Fei Lv, Jing Wu, Xiao M. Shao, Qian Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaAnxietyPsychologyToronto Alexithymia ScaleClinical psychologyDepression (economics)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective This study aimed to construct a network structure to investigate the connections between alexithymia, depression, anxiety, and stress in Chinese older adults with multiple chronic conditions (MCC), identifying core and bridge symptoms, and comparing the network structure across different levels of alexithymia. Methods This study used a cross-sectional survey design and convenience sampling to recruit participants from six cities in Jiangsu Province. The study assessed the levels of alexithymia, depression, anxiety, and stress in older adults with MCC using the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Depression Anxiety and Stress Scale-21 (DASS-21). Network analysis was performed using R language to identify core and bridge symptoms in the network and compare the network structure across different levels of alexithymia. Results A total of 662 participants were included in the analysis, including 395 men and 267 women. The mean age was 70.37 ± 6.92 years. The finding revealed that the “Difficulty Identifying Feelings” (DIF) node had the highest strength centrality (strength = 2.49) and predictability (rp = 0.76) in the network. The next highest strength centrality was observed for “Meaningless” (strength = 1.50), “Agitated” (strength = 1.47), “Scared” (strength = 1.42), and “No look forward” (strength = 0.75). They were identified as core symptoms. The bridge strength analysis identified “Panic,” “Scared,” “No wind down,” “No initiative,” and “No positive” as the bridge symptoms. There were notable differences in the overall network structure and specific connections between the groups with and without alexithymia ( p < 0.05). Conclusion “DIF” is a core node in the network of older adults with MCC, indicating its significance as a potential target for psychological interventions in clinical practice. Preventing and mitigating bridge symptoms such as “panic,” “Scared,” “No wind down,” “No initiative,” and “No positive” can effectively impede the spread of symptom activation, thereby interrupting or severing the connections among comorbidities in older adults. Additionally, compared to non-alexithymia individuals, the psychological issues of older adults with alexithymia require prioritized intervention from healthcare professionals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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