Latent profile of alexithymia in Chinese nursing students and its relationship with anxiety, depression, and stress: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, we aimed to explore the potential types of alexithymia in nursing students and their relationships with depression, anxiety, and stress and provide a reference for formulating targeted intervention programs. Understanding the mental health status of nursing students is critical for preparing the next generation of nurses and improving the quality of nursing services. Therefore, understanding the different subtypes of alexithymia in nursing students and their relationships with depression, anxiety, and stress is crucial. METHODS: This study employed a cross-sectional survey design. Socio-demographic questionnaire for nursing students was used alongside the Toronto alexithymia scale (TAS-20) and Depression Anxiety Stress Scale (DASS-21). Latent profile analysis was used for identifying potential alexithymia categories in nursing students and analyzing the relationships between these alexithymia categories and depression, anxiety, and stress. RESULTS: Among the participants, 7.63% (29/380) of the students had an affective disorder score ≥ 61; depressive symptoms were present in 16.6% (63/380) of the participants. Anxiety symptoms were reported by 22.6% (86/380) of nursing students. Stress symptoms were identified in 4.2% (16/380) of the sample, indicating a significant need for addressing the psychological state of nursing students. Alexithymia in nursing students can be categorized into three groups: without alexithymia, reflected by low difficulty identifying feelings (DIF) and difficulty describing feelings toward others (DDF) scores (29%); the medium-risk group of alexithymia, reflected by high DIF and DDF scores (37.5%); and the high-risk group of alexithymia, (33.5%). Nursing students without alexithymia, reflected by lower DIF and difficulty describing feelings toward others (DDF) scores, had lower risks of depression, anxiety, and stress than did nursing students who might have alexithymia (OR = 0.054, 0.075, 0.052; P < 0.05). CONCLUSION: Three distinct characteristics of alexithymia among the nursing students were identified. Those with higher alexithymia scores reported significantly higher levels of anxiety, depression, and stress symptoms. Routine screening for alexithymia might help identify students at a higher risk of psychological distress; further research on targeted support strategies is warranted. Although longitudinal studies are needed for establishing temporal relationships, these results emphasize the importance for considering emotional abilities in mental health initiatives for nursing students.
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 | 0,001 |
| 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 ».