Alexithymia in radiologically isolated syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alexithymia refers to difficulty identifying (DIF) and describing (DDF) feelings and externally oriented thinking (EOT). Its prevalence remains unknown in the radiologically isolated syndrome (RIS), the preclinical multiple sclerosis (MS) phase. METHODS: Alexithymia was measured with the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) in 29 RIS and age and gender-matched healthy controls and relapsing-remitting (RR) MS with an EDSS <3. All participants completed evaluations of cognition (BCCOG-SEP), depression (Fast-BDI), fatigue (EMIF), and quality of life (SEP-59). RESULTS: The level of alexithymia was significantly different between the three groups, with the higher score in the RRMS group (mean score of 54.5, SD: 12,3) compared to RIS (mean score of 47.2, SD: 14.8) and in healthy controls (mean score of 41.9, SD:12.8). 34 % of RIS participants showed a pathological level of alexithymia. The proportions were 21.7 % in the healthy controls and 51.7 % in the RRMS-matched groups. The difference was mainly significant for the DIF factor, p<.001. No significant correlations were observed between alexithymia and the different measures of cognition. In the RIS group, alexithymia was strongly linked to the levels of depression and cognitive fatigue. Furthermore, alexithymia was related to decreased mental quality of life. CONCLUSION: The study revealed that one-third of subjects with radiologically isolated syndrome show signs of alexithymia. Interestingly, no cognitive measure was found to be correlated with the level of alexithymia, which is consistent with previous research findings. Alexithymia and mainly difficulty identifying feelings in RIS are associated with depression but also relate to cognitive fatigue and reduced mental quality of life. This could impact the daily interactions of RIS subjects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».