Alexithymia: Prevalence and Association with Executive Function among Physiotherapy Students in Karachi, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background of the Study: Alexithymia is a set of cognitive traits, including the inability to verbalize and recognize one’s emotions. Physiotherapy students are more vulnerable to developing Alexithymia due to their academic workload and intense clinical postings. This neurobiological deficit involves frontal lobe dysfunction and reduced anterior cingulate cortex function, impacting executive function. This study aims to determine the prevalence of Alexithymia and its association with executive function among physiotherapy students. Methodology: A cross-sectional survey was conducted among physiotherapy students using the Toronto Alexithymia scale (TAS-20) to assess prevalence and executive function. It was evaluated through two neurophysiological tasks: Trail making and Verbal fluency tests. Data was analyzed using SPSS Version 26.0. Result: Out of 400 participants, the private license of Alexithymia was estimated to be 55%. Among physiotherapy students 24% were found to be at risk of possible Alexithymia. Alexithymia and executive function showed significant association with 85% of students demonstrating reduced performance on the trail-making test A (p=0.001). 83.3% of students had low outcomes on the trail-making test B (p=0.002), and 90% of students had low performance on verbal fluency tests (p=0.002). Conclusion: Alexithymia is linked with male gender, marital status, academic year, smoking, internet use and bullying history. We are increasing awareness and developing interventions to enhance the mental well-being of students.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».