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Enregistrement W4389440380 · doi:10.3390/healthcare11243114

Alexithymia in Adult Autism Clinic Service-Users: Relationships with Sensory Processing Differences and Mental Health

2023· article· en· W4389440380 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Josyfon, Debbie Spain, Charlotte Blackmore, Declan Murphy, Bethany Oakley

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésAlexithymiaToronto Alexithymia ScaleAnxietyAutismSensory processingClinical psychologyFeelingPsychologyDepression (economics)Mental healthHospital Anxiety and Depression ScalePsychological interventionPsychiatrySensory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health difficulties commonly co-occur with autism, especially in autistic people accessing clinic services, impacting substantially on quality-of-life. Alexithymia (difficulty describing/identifying feelings) and sensory processing differences are prevalent traits in autism that have been associated with depression/anxiety in autistic community samples. However, it is important to better understand interrelationships between these traits in clinical populations to improve identification of service-user needs. In this study, 190 autistic adults (65.3% male), seen in a tertiary autism clinic, completed self-report measures of alexithymia (20-item Toronto Alexithymia Scale), sensory processing differences (Adolescent/Adult Sensory Profile) and depression/anxiety (Hospital Anxiety and Depression Scale). Multiple linear regression models and mediation analyses were used to examine associations between alexithymia, sensory processing differences, and depression/anxiety severity. Across the sample, 66.3% of individuals (N = 126) were classified as alexithymic (score ≥ 61). Total alexithymia and difficulty describing/identifying feelings were significantly associated with depression severity (β = 0.30–0.38, highest p < 0.002), and difficulty identifying feelings was significantly associated with anxiety severity (β = 0.36, p < 0.001). Sensory processing differences were also significantly associated with depression severity (β = 0.29, p = 0.002) and anxiety severity across all models (β = 0.34–0.48, highest p < 0.001) Finally, difficulty describing/identifying feelings partially mediated the relationships between sensory processing differences and both depression/anxiety severity. Overall, these results highlight that interventions adapted for and targeting emotional awareness and sensory-related uncertainty may improve mental health outcomes in autistic service-users.

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)0,000
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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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