Exploring the Prevalence of Alexithymia Among Medical Students and Its Impact on Their Academic Performance: A Cross-Sectional Study in Peshawar, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Transitioning from high school to medical college presents various psychological challenges for students, including alexithymia, a condition characterized by difficulties in identifying and expressing emotions. This study investigates the prevalence of alexithymia among medical students in Peshawar, Pakistan, and explores its potential impact on academic performance. Objective: To determine the prevalence of alexithymia among medical students, compare alexithymia levels across different academic years, and assess its association with academic performance. Methods: A descriptive cross-sectional study was conducted at Khyber Medical College, Peshawar, from September 2023 to September 2024, involving 227 medical students. Alexithymia was assessed using the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Academic performance was measured based on annual marks and attendance. Data were analyzed using descriptive statistics, t-tests, and chi-square tests. Results: The study found that 122 (52.4%) students exhibited alexithymia, with a higher prevalence among female students (57.3%, n = 70 out of 122). Despite the notable prevalence of alexithymic traits, no significant association was observed between alexithymia and academic performance (p = 0.47). Most participants reported that emotional difficulties did not affect their studies, and very few sought psychiatric consultation or took leave due to emotional disturbances. Conclusion: Alexithymia is prevalent among medical students in Peshawar, particularly among females. However, the lack of a significant impact on academic performance suggests a level of resilience in students. Further research into coping strategies and support systems is recommended. Addressing alexithymia within medical education may improve both emotional well-being and academic outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».