Alexithymia in Adult Autism Clinic Service-Users: Relationships with Sensory Processing Differences and Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».