Alexithymia profiles and depression, anxiety, and stress
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alexithymia is a multidimensional trait comprised of difficulties identifying feelings, difficulties describing feelings, and externally orientated thinking. It is regarded as an important risk factor for emotional disorders, but there are presently limited data on each specific facet of alexithymia, or the extent to which deficits in processing negative emotions, positive emotions, or both, are important. In this study, we address these gaps by using the Perth Alexithymia Questionnaire (PAQ) to comprehensively examine the relationships between alexithymia and depression, anxiety, and stress symptoms. METHODS: University students (N = 1250) completed the PAQ and the Depression Anxiety Stress Scales-21. Pearson correlations, hierarchical regressions, and latent profile analysis were conducted. RESULTS: All facets of alexithymia, across both valence domains, were significantly correlated with depression, anxiety, and stress symptoms (r = 0.27-0.40). Regression analyses indicated that the alexithymia facets, together, could account for a significant 14.6 %-16.4 % of the variance in depression, anxiety, and stress. Difficulties identifying negative feelings and difficulties identifying positive feelings were the strongest unique predictors across all symptom categories. Our latent profile analysis extracted eight profiles, comprising different combinations of alexithymia facets and psychopathology symptoms, collectively highlighting the transdiagnostic relevance of alexithymia facets. LIMITATIONS: Our study involved a student sample, and further work in clinical samples will be beneficial. CONCLUSIONS: Our data indicate that all facets of alexithymia, across both valence domains, are relevant for understanding depression, anxiety, and stress. These findings demonstrate the value of facet-level and valence-specific alexithymia assessments, informing more comprehensive understanding and more targeted treatments of emotional disorder symptoms.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».