Alexithymia and Illness Perceptions in Persons With Multiple Sclerosis and Their Partners: a dyadic analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Illness perceptions (IPs) encompass opinions regarding the nature, severity and curability of a disease. The aim of this cross-sectional study was to investigate the association between alexithymia and IPs among persons with multiple sclerosis (PwMS) and their partners, as well as within the dyads composed of PwMS and partners. Methods PwMS referred to the Multiple Sclerosis Center of the University Hospital “Policlinico-San Marco” from 11th August 2021 to 7th January 2022 and their partners completed a battery of questionnaires, including the Toronto Alexithymia Scale-20 and the Illness Perception Questionnaire Revised. A dyadic data analysis (Actor-Partner Interdependence Model) was performed to test the effect of alexithymic traits both on a person’s own illness perceptions (actor effect) and on the partner’s illness perceptions (partner effect). Results 100 PwMS (71 women; mean age 47.6 ± 10.4 years) and 100 partners (29 women; mean age 49.1 ± 10.8 years), with a mean partnership duration of 20.1 ± 11.7 years, were enrolled. At the dyadic analysis, statistically significant small-to-moderate actor and partner effects were found considering alexithymia (total score and alexithymic facets) and IPs, whereby higher alexithymic traits related to higher negative perceptions (i.e. consequences, emotional representations) and lower positive ones (i.e. coherence, treatment control). Conclusion Our findings support the relationship between alexithymia and negative illness appraisals. This data may inform therapeutic interventions aimed at reducing alexithymic traits, which in turn may reduce negative, and potentially dysfunctional, illness perceptions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».