Immediate memory is associated with alexithymia in Chinese Han first-episode, drug-naïve major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alexithymia is defined as a difficulty in identifying and describing one's own emotions. It represents a risk factor for cognitive deficits and is frequently observed in individuals with depressive disorders. However, the relationship between alexithymia and neurocognitive function in major depressive disorder (MDD) is still unknown. This study aimed to explore the association between alexithymia and neurocognition in patients with MDD. Methods: A total of 134 Chinese Han first-episode drug-naïve patients with MDD were recruited. The 20-item Toronto Alexithymia scale (TAS-20), the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS), the 9-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and the Generalized Anxiety Disorder-7 items (GAD-7) was used to assess alexithymia, neurocognitive functioning, and emotion. Multivariable liner regression models were used to estimate the association between alexithymia and neurocognition. Interaction and stratified analyses were conducted according to age, gender, marital and education status. Results: Among the 134 patients with MDD, 55 participants (41%) had alexithymia. In the fully adjusted model, TAS total score (TAS-T) (β: -0.34, 95% CI: -0.61~ -0.07) and difficulty identifying feelings (DIF) (β: -0.8, 95% CI: -1.3~-0.31) were statistically significantly associated with immediate memory. Conclusions: Higher level of alexithymia, particularly the difficulty identifying feelings facet, is associated with lower scores of immediate memory in patients with MDD.
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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 ».