ALEXITHYMIA, BURDEN AND EMOTIONAL STATE IN ALS’ CAREGIVERS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Living with a progressively disease such as Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) has a strong impact on the people affected and on their relatives, who have to tackle the demanding duties of caring for and assisting them (Tramonti et al., 2014). Although an extensive literature documents the levels of distress among caregivers of patients with progressive illness, less attention has been directed to determinants of caregiver mood and emotional regulation (Rabkin et al., 2009). In particular, there are not studies that assess the role of alexithymia in ALS. We evaluated the relationship between alexithymia and burden, and psychopatological symptoms in ALS’caregivers. Methods: 17 ALS’caregivers were tested with the following instruments: Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS20); Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS); Caregiver Burden Inventory (CBI). Results: 9 (53%) caregivers suffered from alexithymia (M=58; SD=6.2), while 8 individuals (47%) were not alexithymic (M=41.25; SD=8.31). We showed a positive correlation between total alexithymia score (TAS20-Tot) and depression (HADS-D; ρ= 0.575, p<0.01) and emotional burden (CBI-E; ρ=0.581, p<0.01). We found positive associations between TAS20 Difficulty Identifying Feelings subscale (TAS20-DIF) and anxiety (HADS-A; ρ=0.505, p<0.05), and HADS-D (ρ=0.679, p<0.05), and CBI-E (ρ=0.672, p<0.01). TAS20 Difficulty Describing Feelings subscale (TAS20-DDF) correlated with HADS-D (ρ=0.508, p<0.05) and CBI-E (ρ=0.747, p<0.01). TAS20 Externally-Oriented Thinking subscale (TAS20-EOT) did not show any significant correlation. Conclusions: Our results in ALS’ caregivers confirm previous evidence of a relationship between alexithymia and depression symptoms in other severe disabling diseases. Difficulty in identifying and describing own and others feelings could increase caregivers’emotional negative state and burden. It could lead to ineffective emotional responding and it could be a risk factor for care-related stress.
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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 | 0,020 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,037 |
| Communication savante | 0,018 | 0,075 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».