Presenting a Model of Psychological Vulnerability Based on Alexithymia in Multiple Sclerosis Patients: The Mediating Role of Anxious Thoughts
Notice bibliographique
Résumé
Among the stress-inducing events that impact an individual's psychological well-being, chronic illnesses such as multiple sclerosis (MS) are significant. These patients not only face physical challenges but also encounter numerous psychological issues that further exacerbate their illness and contribute to their psychological vulnerability. The current study aimed to determine the indirect effect of Alexithymia on the psychological vulnerability of MS patients, mediated by anxious thoughts. The study method was descriptive-correlational. The population consisted of members of the MS Society of Tehran in 2022. A total of 312 patients were selected using convenience sampling (n = 312). Data collection tools included the Toronto Alexithymia Scale (Bagby, Parker, & Taylor, 1994), the 25-Item Symptoms Checklist by Nejarian and Davoudi (2001), and the Wells Anxious Thoughts Questionnaire (1994). Data analysis using structural equation modeling indicated that the model of psychological vulnerability based on Alexithymia with the mediating role of anxious thoughts fits well. Also, the effect of Alexithymia on psychological vulnerability (β = 0.371; p < 0.001), the effect of anxious thoughts on psychological vulnerability (β = 0.463; p < 0.001), and the effect of Alexithymia on anxious thoughts (β = 0.367; p < 0.001) were positive and significant. The findings of this study could guide the development of comprehensive therapeutic models for patients with MS and their emotional issues.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».