Associations between Facets of Pathological Personality Traits and Alexithymia: The roles of Detachment and Negative Affect
Notice bibliographique
Résumé
Alexithymia is considered to be a transdiagnostic risk factor for psychopathology, including cluster C personality disorder (PD). However, the association of alexithymic traits and pathological personality traits indicative of cluster C PD has not yet been explored. The current study therefore examined (1) whether (and which) underlying facets of Detachment and Negative Affect are associated with the different components of alexithymia, and (2) whether these associations depend on the level of perceived stress. In total, 635 undergraduate students (Mage = 20.02, 87.5% female) filled out online questionnaires on alexithymia (Toronto Alexithymia Scale) and pathological personality traits (Personality Inventory for DSM-V). Two Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) were used to test the hypotheses. The models included the three subscales of alexithymia (i.e., difficulty identifying feelings (DIF), difficulty describing feelings (DDF), externally oriented thinking (EOT)) as outcomes and the three underlying facet traits of either Detachment (i.e., withdrawal, anhedonia, intimacy avoidance) or Negative Affect (i.e., emotional lability, anxiousness, separation insecurity) as predictors. After correction for multiple testing, intimacy avoidance was found to be the most consistent predictor of all subscales of alexithymia, while other facets show more specific associations with DIF, DDF, and/or EOT. These findings highlight the importance of the pervasive influence of specific facet traits representing interpersonal difficulties on specific alexithymia subscales. These associations were not dependent on the level of perceived stress. Replication of these findings in clinical samples may help to identify specific targets for intervention in order to bring about long-term positive outcomes for cluster C PDs.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».