Association between alexithymia, emotional intelligence, smoking addiction, and alcohol use disorder among a sample of Lebanese adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alexithymia can be associated with worse addictive traits, while emotional intelligence is associated with better addictive outcomes. In Lebanon, the prevalence of cigarette and waterpipe smoking is on the rise, although people are aware of the associated harms. Also, around 11% of Lebanese adults have experienced alcohol use disorder (AUD). This study aimed to assess the association between alexithymia, emotional intelligence, smoking (cigarette and waterpipe), and AUD among a sample of Lebanese adults. METHODS: A web-based cross-sectional study carried out between February and April 2020, during the lockdown period, enrolled 408 community-dwelling adults. The survey link was shared on social media to reach participants from all Lebanese districts/governorates. RESULTS: Taking antidepressants (Beta = 4.37) was significantly associated with more cigarette dependence, while female gender (Beta = -1.52) and having a high vs. low monthly income (Beta = 1.02) were significantly associated with less cigarette dependence. None of the variables, including alexithymia, were significantly associated with waterpipe dependence. Female gender (Beta = -0.15) and higher emotional intelligence (Beta = -0.003) were significantly associated with less AUD, whereas higher alexithymia (Beta = 0.003) was significantly associated with more AUD. CONCLUSION: This study could demonstrate a significant association between alexithymia and cigarette smoking and alexithymia and alcohol consumption. Future research is warranted to investigate the mediating effect of emotional intelligence and how these results may be used to meet the needs of alexithymic individuals with addictions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».