Influence of alexithymia on the management of Latin American patients with asthma: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:In asthmatic patients, studies suggest that alexithymia leads to negative consequences and emotions that can affect physical, psychological, and social aspects of life. We designed this study to determine the frequency of alexithymia in Latin American patients with asthma, as well as to understand how this personality trait and each of its components interact with asthma severity and demographic variables, and their implications on treatment adherence and disease control under such setting.Methods:We conducted a cross-sectional study, involving 265 Latin American patients with asthma. Patient demographics and clinical characteristics were reported. The presence of alexithymia, asthma severity, and control, as well as treatment adherence, was analyzed. To assess the presence of alexithymia, the 20-item Toronto Alexithymia Scale was used. For the statistical analyses, we performed Kendall’s tau-b correlation coefficient, chi-square tests for association, and one-way analysis of variance.Results:A total of 265 patients participated in the study with a gender distribution of 69.4% female and an average age of 54.7 years. In total, 30.2% of individuals presented alexithymia. There was a statistically significant correlation between educational level and 20-item Toronto Alexithymia Scale categories (<i>p</i> p = .001) and uncontrolled (50.0%, <i>p</i> = .185) asthma in patients with alexithymia. A higher proportion of patients with some level of non-adherence was seen on those with uncontrolled asthma (68.5%, <i>p</i> = .008).Conclusion:Our results suggest that in our sample, 3 in 10 Latin American asthma patients have alexithymia, and such mental condition is more common in those individuals with lower educational levels. Individuals with alexithymia present with severe asthma more frequently than do patients with possible or no alexithymia and are also more likely to have their disease uncontrolled.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».