The role of alexithymia in memory and executive functioning across the lifespan
Notice bibliographique
Résumé
Alexithymia is a personality trait characterised by difficulties identifying feelings (DIF), describing feelings (DDF), and externally oriented thinking (EOT). Alexithymia has been associated with poorer memory, at least for emotive materials, and recently, with executive and neural dysfunction. Aging is also accompanied by poorer memory and executive functioning (EF), neural dysfunction, and increasing alexithymia. Thus, the hypothesis of a general cognitive impairment in alexithymia, particularly in elders, needs investigation. Three large, independent, cross-sectional experiments ( n = 296, 139 and 121, respectively) investigated memory and EF in healthy adults, ranging from young to old adulthood, with age, sex, and the three Toronto Alexithymia Scale-20 subscales (DIF, DDF, EOT) as predictors in hierarchical regressions. Across studies, alexithymia contributed to poorer memory (via EOT) and EF (via DIF), in younger and older adults. Additionally, these effects occurred in non-emotive contexts with neutral stimuli. Moreover, although memory was worse with greater age and poor EF contributed to poor memory, those who had both high EOT and poor EF had particularly poor memory. Thus, alexithymia (particularly via high DIF or high EOT) is a risk factor for age-related cognitive decline. Further research should clarify the direction and nature of these complex relationships.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».