Reciprocal mediation between alexithymia and post-traumatic growth as influencing factors of depression: a cross-sectional analysis in hospitalized older patients with chronic non-communicable diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Positive psychology suggests combining negative and positive emotions for research, which is beneficial for promoting mental health. Depression is frequently reported among older patients with chronic non-communicable diseases. This study aimed to analyze the status and influencing factors of depression in hospitalized older patients undergoing chronic non-communicable diseases and explore the relationships between alexithymia (negative emotion) and post-traumatic growth (positive emotion) on depression (negative emotion). METHODS: We conducted a cross-sectional survey using simple random sampling of hospitalized older patients with chronic non-communicable diseases admitted to three tertiary hospitals in Changsha from November 2023 to February 2024. The data were collected by the questionnaire consisting of demographic characteristics, Self-rating Depression Scale, twenty-item Toronto Alexithymia Scale, and Post-traumatic Growth Inventory. We then performed statistical analyses and constructed structural models. RESULTS: A total of 321 hospitalized geriatrics with NCDs were surveyed, of whom 77.88% were diagnosed with depression. Self-care ability and post-traumatic growth are protective factors against depression, while alexithymia is a risk factor that has been linked to higher levels of depressive symptoms. In addition, alexithymia mediated the relationship between post-traumatic growth and depression, and post-traumatic growth also played a mediating role between alexithymia and depression. CONCLUSIONS: During hospitalization, the depression situation of older patients with chronic non-communicable diseases is very serious. Alexithymia and post-traumatic growth not only directly affect depression, but also play an intermediary role in indirectly affecting depression. Medical staff should enhance patients' emotional regulation and expression, promote post-traumatic recovery, and thereby improve their depressive psychology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».