The Role of Alexithymia Traits in Compulsive Skin Picking Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Compulsive skin picking (SP) consists of repetitive picking behaviors resulting in severe tissue damage associated with marked distress. It is a psychiatric condition which has been recently included in the “obsessive compulsive and related disorders” chapter of the DSM-5 (American Psychiatric Association, 2013). Recent research identified an “automatic” subtype of SP behaviors that occurs outside of one’s awareness, including situations in which the individual picks his/her skin while engaged in a sedentary activity, such as watching television, and a “focused” subtype, a more intentional behavior engaged in response to negative emotions (Walther, Flessner, Conelea, & Woods, 2009). According to the Emotion Dysregulation Theory, (Roberts, O'Connor, & Bélanger, 2013), compulsive SP behaviors could be a coping strategy to face negative feelings. Thus, clinical characteristics such as impulsivity and emotion dysregulation have been demonstrated to be linked with SP behaviors in several previous studies. However, current research did not investigate the role of alexithymia, which could suggest the need for different therapeutic options for SP subtypes. Alexithymia refers to a group of cognitive and affective personality traits, including difficulties in recognizing and verbalizing feelings, paucity of fantasy life, concrete speech and thought closely linked to external events. The current study examined the role of alexithymia traits in SP behaviors controlling for depression and impulsivity in a large community sample. Four hundred twenty-five participants from the general population completed the Milwaukee Inventory for the Dimensions of Adult Skin Picking (MIDAS), the Beck Depression Inventory-II (BDI-II), Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11) and the Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20). The results showed that higher scores on BIS-11 (β= .27, p<.01) and BDI-II (β= .18, p<.01) predicted higher scores on MIDAS Automatic. Higher scores on BDI-II (β= .20, p<.01), BIS-11 (β= .18, p<.01), and TAS-20 Difficulty Identifying Feelings (β= .13, p<.01) predicted higher scores on MIDAS Focused. Higher scores on BDI-II (β= .21, p<.01) and BIS-11 (β= .20, p<.01) predicted higher scores on MIDAS Mixed. Overall, more intense alexithymia traits were associated only with stronger focused picking behaviors and not with automatic and mixed behaviors. These findings partially supported the Emotion Dysregulation Theory since SP behaviors could be a coping strategy adopted to manage negative feelings by individuals with more intense alexithymia and impulsivity traits. Difficulty Identifying Feelings could be an alexithymic trait involved in focused SP behaviors. Knowledge of the link between alexithymia and this subtype of SP behaviors could suggest the use of treatment strategies specialized to target emotions awareness, recognition and definition. Limitations of the study, such as the correlational design and the lack of a clinical group are discussed to highlight research directions. Implications of the results for clinical practice are addressed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».