The Prediction of Alexithymia Using Depression, Anxiety, Stress, and Demographics in Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Alexithymia is a psychiatric disorder in which people become emotionally frustrated. This study aims to model the role of depression, anxiety, and stress in alexithymia prediction. Methods: In this cross-sectional study, 260 undergraduate students were selected via multi-stage cluster sampling. The Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and depression, anxiety and stress scale have been used to collect data. The association between qualitative variables was examined using Chi-square test and LASSO logistic regression was fitted for alexithymia prediction. Results: The mean±SD of participants’ age was 20.7±3.2 years. Of all, 197 (75.8%) students were female and 236 (90.8%) were single. According to the cutoff point for TAS-20, 30.8% of the students displayed signs of alexithymia. The rate of alexithymia was significantly higher among males (42.9% versus 26.9%, P=0.02) and among nursing (45.9%) and anesthesia (44.8%) students than other undergraduate students. The proportion of students with anxiety, depression, and stress were 45.0%, 15.8%, and 9.2%, respectively. 51.2% of the depressed students had alexithymia, while only 26.9% of non-depressed students were alexithymic (P=0.002). LASSO logistic regression showed that odds of alexithymia was significantly higher among male students (OR=1.40, 95% CI=1.03, 1.90), students with depression (OR=1.73, 95% CI=1.18, 2.54), students who had anxiety (OR=1.42, 95% CI=1.07, 1.89), and nursing students (OR=1.62, 95% CI=1.07, 2.45). Conclusion: The results of this study indicate the importance role of anxiety and depression in predicting alexithymia. Due to the high prevalence of alexithymia among college students, we suggest the routine evaluation of college students for alexithymia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».