Neuropsychological Predictors of Alexithymia in Psychogenic Nonepileptic Seizures and Epilepsy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
abstract: Alexithymia is a personality trait characterized by a diminished ability to identify and describe feelings, as well as an inability to distinguish physical symptoms associated with emotional arousal. Alexithymia is elevated in both patients with epilepsy (a neurologically-based seizure disorder) and psychogenic nonepileptic seizures (PNES; a psychological condition mimicking epilepsy); however, different neuropsychological processes may underlie this deficit in the two groups. To expand on previous research considering factors contributing to alexithymia in these populations, we examined the extent to which scores on the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) were predicted by performance on measures of executive and language functioning. We studied 138 PNES and 150 epilepsy patients with video-EEG confirmed diagnoses. Neuropsychological tests were administered to assess executive functioning (interference scores of the Stroop Color-Word Test and Part B of the Trail Making Test) and language functioning (Animals, Controlled Oral Word Association Test, and Boston Naming Test). Hierarchical linear regressions revealed that the relationships between disparate neuropsychological domains and alexithymia were not moderated by diagnosis of PNES or epilepsy. Multiple regression analyses within each group demonstrated that phonemic verbal fluency and response inhibition were significant predictors of alexithymia in epilepsy. Thus, alexithymia may reflect impairments in language and aspects of executive functioning in both PNES and epilepsy.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle