COVID-19 post-traumatic stress disorder: the role of ACEs, alexithymia, and attachment in the Italian population.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic is considered a collective traumatic event. Several studies have highlighted high levels of post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms among the general population during the pandemic. The general aim of this research is to explore the role of adverse childhood experiences (ACEs), alexithymia, and anxiety and avoidance attachment dimensions as risk factors that are making individuals more vulnerable to PTSD-COVID-related symptoms. SUBJECTS AND METHODS: The COVID-19-PTSD Questionnaire, 20-Item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Adverse Childhood Experiences Questionnaire, and the Experiences in Close Relationships-Revised Form (ECR-R) were administered to 224 participants who were between 18 and 65 years of age, and residents of Italy. Socio-demographic variables were also collected. The data was collected between October 2021 and March 2022. RESULTS: The findings of the Spearman correlation analysis showed several significant associations between alexithymia, attachment dimensions, and PTSD symptoms related to COVID-19 diagnosis and age. A multivariable logistic regression model was performed using the COVID-19-PTSD total scores over/under the clinical cut-off as dependent variables and age, gender, anxiety and avoidance attachment scores, ACEs, and total alexithymia as independent variables, with alexithymia total score (B = .071; p = .001), ECR-R Anxiety (B = .034; p = .001) and ECR-R Avoidance (B = -.033; p = .024) showing to respectively increase and reduce the possibility of reporting clinical symptomatology. CONCLUSIONS: Emotional regulation and attachment have been shown to be risk factors for COVID-19 PTSD symptomatology. Focused intervention programs and emotional education can be useful tools for developing protective factors in the general population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».