The effect of alexithymia on self-perceived aging among community-dwelling older adults with multiple chronic conditions: the mediating role of maladaptive cognitive emotion regulation strategies
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study investigated the mediating role of maladaptive cognitive emotion regulation strategies in the relationship between alexithymia and self-perceived aging among older adults. Methods: We surveyed 478 Chinese community-dwelling older adults from November 2022 to May 2023. The Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Cognitive Emotion Regulation Questionnaire (CERQ), and Brief Aging Perceptions Questionnaire (B-APQ) were used. Correlation analyses, multiple linear regression analysis, and structural equation modeling were performed. Results: The average age of participants was 71.52 ± 7.80 years, and the number of chronic diseases was distributed as follows: 270 (56.49%) had 2 disease conditions, 156 (32.64%) had 3 disease conditions, and 52 (10.88%) had 4 disease conditions or more. Scores for alexithymia 57.83 ± 10.19; maladaptive cognitive emotion regulation strategies 49.63 ± 10.65; and self-perceived aging 58.74 ± 10.23. Alexithymia and maladaptive cognitive emotion regulation strategies were positively correlated with negative self-perceived aging (r=0.665 and r=0.673, respectively), explaining 51.8% of the variance in self-perceived aging. Structural equation modeling results showed that alexithymia had a direct effect (of 0.368) on self-perceived aging, accounting for 44.1% of the total effect. Maladaptive cognitive emotion regulation strategies partially mediated the relationship, with a mediation effect of 0.386, accounting for 51.8% of the total effect. Conclusion: These findings suggest that addressing maladaptive cognitive emotion regulation strategies can help reduce negative self-perceived aging in elderly individuals with multiple chronic conditions, particularly among those with alexithymia.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».