Emotion recognition deficits in patients with skin picking disorder: the role of alexithymia while controlling depression, and anxiety levels
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Skin Picking Disorder (SPD) has been associated with higher levels of alexithymia, a condition that predicts self-injurious behaviors, a core feature of SPD. Recent studies have expanded the understanding of alexithymia beyond deficits in emotional awareness, highlighting its role on the ability to recognize and process others' emotions. This study aimed to explore how emotion recognition abilities differ in individuals with varying levels of alexithymia and the presence of SPD. Methods: This cross-sectional case-control study included 45 individuals diagnosed with SPD and 47 controls. Participants were assessed through the Toronto Alexithymia Scale, the Facial Emotion Recognition Test, the Beck Depression Inventory, and the Beck Anxiety Inventory. Two-way analysis of covariance tests were conducted to evaluate the effects of SPD diagnosis and alexithymia levels on facial emotion recognition tasks, while controlling for anxiety and depression. Results: Individuals with Skin Picking Disorder (SPD) showed significant impairments in recognizing fear, neutral expressions, and surprise compared to controls. SPD was linked to lower fear recognition accuracy, while both SPD and higher alexithymia were associated with poorer recognition of neutral expressions and surprise. No significant differences were found for happiness, sadness, anger, or disgust. No interaction effects were observed between SPD and alexithymia for any emotion. Conclusions: This study enhances the understanding of emotion recognition in SPD and alexithymia by highlighting their shared and unique challenges. The absence of a significant interaction effect suggests that these conditions independently contribute to emotion recognition deficits without compounding effects, underscoring the need for targeted interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».