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Enregistrement W6998783954

Assessing Alexithymia: the first application of TSIA on obese patients

2019· article· en· W6998783954 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaBody mass indexObesityBody weightOverweightLinear regressionWeight lossRegression analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Alexithymia is associated to physical and psychological diseases including obesity. The most widely used instrument to assess the alexithymia construct is the TAS- 20, which shows the limitations of a self-report test. To overcome these limitations, the Toronto Structured Interview for Alexithymia (TSIA) was developed as an interview-based method. The aim of the study is to assess alexithymia levels in obese patients using a multimethod measurement to evaluate both possible differences between the two instruments and their relationship with the obesity condition and psychophysical symptomatology. Methods: A total of 54 obese patients (12 women; mean BMI: 42.56±6.16), seeking surgical treatment, were enrolled in a Centre of Excellence in Bariatric Surgery in Latina. The subjects completed: TSIA, TAS-20, SCL-90-R and a sociodemographic questionnaire. Weight was measured on-site. Results: Data analysis showed a positive association between TAS-20 and TSIA (r=.289; p=.034). However, only TSIA scores were positively related to body weight (r=.393; p=.003) whereas TAS-20 was positively related to global severity index (GSI, SCL-90-R) (r=.438; p=.001). The set of linear regression models performed showed that only TSIA total score was a significant predictor of body weight (B=.944, p=.012) whereas using the TAS-20 total score a predictive effect on body weight did not emerge. Conclusions: The findings showed a different association between body weight and alexithymia according to instrument employed to evaluate alexithymia. This finding supports the importance of a multimethod assessment in some clinical conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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