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Enregistrement W4391957997 · doi:10.1016/j.jad.2024.02.071

Alexithymia profiles and depression, anxiety, and stress

2024· article· en· W4391957997 sur OpenAlexaboutno aff
David A. Preece, Ashish Mehta, Kate Petrova, Pilleriin Sikka, Ethan Pemberton, James J. Gross

Notice bibliographique

RevueJournal of Affective Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychologyAnxietyClinical psychologyFeelingValence (chemistry)Facet (psychology)PsychopathologyToronto Alexithymia ScalePersonalityPsychiatryBig Five personality traitsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations69
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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