Gender Differences in Alexithymia, Emotion Regulation, and Impulsivity in Young Individuals with Mood Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Alexithymia, emotion regulation, and impulsivity are key factors in youths with mood disorders. However, gender differences within these dimensions remain insufficiently studied in this population. This study seeks to explore these dimensions in a sample of adolescents and young adults with mood disorders, aiming to identify gender-specific characteristics with important clinical implications. Methods: We assessed 115 outpatients aged 13 to 25 years with a DSM-5 diagnosis of mood disorder. The evaluation included the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS), and the UPPS-P Impulsive Behavior Scale. The associations with suicidal ideation were tested using two different multivariate models. Results were controlled for age and intelligence measures. Results: The first model (Wilks’ Lambda = 0.720, p < 0.001) revealed significantly higher scores in women than men for TAS-20 (p < 0.001), DERS (p < 0.001), and the UPPS-P subscales “Lack of Premeditation” (p = 0.004) and “Lack of Perseverance” (p = 0.001). Regression analyses confirmed gender as a significant predictor of these variables, also controlling for age and intelligence. Furthermore, intelligence measure influenced Lack of Premeditation and age influenced Lack of Perseverance. Conclusions: Women with mood disorders exhibit greater alexithymia, emotional dysregulation, and impulsivity, particularly in difficulties with planning and task persistence. These findings highlight the need for gender-sensitive interventions that address emotional awareness and impulse control to improve clinical outcomes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».