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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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