Effects of childhood adversities on alexithymia features vary between sexes. Results of a prospective population study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Adverse childhood experiences (ACEs) associate with various mental disorders, including personality features. Our understanding of how ACEs influence alexithymia features in the general population is limited. In a prospective population setting, we studied whether ACEs associate with alexithymia, and the role of sex and emotional symptoms in this association.Methods: In a Finnish population-based prospective study, 3,142 individuals aged between 30 and 64 years completed eleven ACE questions and the Toronto Alexithymia Scale in 2000 and 2011, and the Hopkins Symptoms Checklist in 2011. The effect of ACEs on alexithymia and its subdomains – difficulty identifying feelings (DIF), difficulty describing feelings (DDF), and externally oriented thinking (EOT) in 2000 and 2011 – was analysed using repeated measures ANOVA.Results: The number of ACEs and their main component, childhood social disadvantage, associated positively with total alexithymia scores and its subdomains DIF and DDF, and negatively with EOT. After controlling for the effect of depression and anxiety, the strength of these associations was reduced, but the effect of social disadvantage on DIF and EOT remained significant in females. Childhood family conflicts associated positively with DIF in males and negatively with EOT in females. Additionally, maternal mental problems associated positively with DIF and DDF in females.Discussion: In the general population, ACEs, particularly social disadvantage, are associated with adult alexithymia features. Alexithymia features, detectable from youth, may predispose individuals to emotional disturbances caused by childhood adversities. The effect of family conflicts and maternal mental problems on alexithymia features varies between sexes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».