Alexithymia Among Medical Students and Its Influencing Factors: A Latent Profile Analysis
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Notice bibliographique
Résumé
Background Alexithymia, the difficulty in identifying and expressing emotions, has been identified as a potential factor influencing mental health in various populations, including medical students. Understanding the prevalence and influencing factors of alexithymia in this population is crucial for addressing their emotional well‐being and academic performance. Objective The aim of this study was to explore the presence of alexithymia among medical students and to identify the factors that contribute to its development. Methods A total of 780 medical students from one medical university participated in the study. Participants were assessed using standardized measures of alexithymia and other relevant psychological scales. Latent profile analysis (LPA) was employed to identify distinct profiles of alexithymia based on the data. Results Three distinct profiles of academic burnout were identified. Significant factors influencing profile membership included residence, psychological resilience, and emotion regulation ability ( p < 0.05). Conclusions This study identifies the heterogeneity of alexithymia among medical students and highlights significant factors that contribute to its development. Understanding these profiles can help in developing targeted interventions to improve emotional awareness and mental health among medical students.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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