Alexitimia e depressão : a influência mediadora da autocompaixão e mindfulness
Notice bibliographique
Résumé
Alexithymia is characterized by difficulty in identifying and describing emotions, while depression manifests as persistent feelings of sadness and apathy. In this context, mindfulness and self-compassion emerge as psychological processes that can moderate the impact of alexithymia on depression, favoring emotional regulation. The present study aimed to investigate the relationship between alexithymia and depression, exploring the mediating role of mindfulness facets and self-compassion factors. To this end, a cross-sectional observational method was used with 145 university students, who responded to a sociodemographic questionnaire and four validated scales in Portuguese: the Five Facet Mindfulness Questionnaire, the Self-Compassion Scale, the Toronto Alexithymia Scale, and the Depression, Anxiety, and Stress Scale. The average age of participants was 25 years, predominantly female and residing in João Pessoa. Mediation analyses revealed that both mindfulness and self-compassion played significant mediating roles in the relationship between alexithymia and depression. Specifically, in the mindfulness model, the facets "Acting with Awareness" and "Non-Judging" were identified as crucial mediators in reducing depressive symptoms. In contrast, in the self-compassion model, the factors "Over-Identification" and "Isolation" emerged as risks, associated with increased depressive symptoms. These findings suggest that interventions focused on developing mindfulness and self-compassion may be effective in emotional regulation and in the treatment of depression in individuals with alexithymia.
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.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».