Assessing Alexithymia: the first application of TSIA on obese patients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».