Association between alexithymia and fear of COVID-19 in adult people living with HIV: analysis from a national referral hospital from Social Security in Peru
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Evaluar si existe asociación entre la alexitimia y el miedo al COVID-19 en personas adultas que viven con el virus de inmunodeficiencia humana (VIH) controlado por las variables demográficas, clínicas, psicológicas, estilos de vida y antecedentes de COVID-19. Métodos: Llevamos a cabo un estudio transversal analítico en pacientes que reciben atención ambulatoria en un hospital de referencia nacional de la Seguridad Social en Callao, Lima, Perú. Usamos la escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20) y la escala de miedo al COVID-19 (FCV-19S). En adición, medimos la edad, el sexo, el estado civil, orientación sexual, situación laboral, tiempo de enfermedad y tiempo bajo tratamiento, síntomas depresivos, síntomas ansiosos, consumo de alcohol, consumo de tabaco y antecedentes de COVID-19. Estimamos razones de prevalencia crudas (RPc) y ajustadas con IC 95% por criterio estadístico (RPa1) y epidemiológico (RPa2) mediante modelos lineales generalizados familia Poisson con Bootstrap no paramétrico con sesgo corregido y acelerado de 1000 repeticiones. Resultados: Incluimos 401 pacientes, de ellos el 17,9% tenían alexitimia y 41,6%, miedo al COVID-19. La frecuencia de miedo al COVID-19 fue 58,3% en pacientes con alexitimia y 37,9% en pacientes sin alexitimia (p=0,002). En los modelos de regresión observamos evidencia estadística de asociación entre la alexitimia y el miedo al COVID-19 a nivel crudo (RP:1,53; IC95%:1,2 a 1,95), ajustado por criterio estadístico (RPa1: 1,58; IC95%: 1,22 a 2,03) y ajustado por criterio epidemiológico (RPa2: 1,46 IC95% 1,13 a 1,90). Conclusiones: La alexitimia incrementa la probabilidad de miedo a COVID-19 en pacientes adultos viviendo con VIH independientemente de las variables demográficas, clínicas, psicológicas, estilos de vida y antecedentes de COVID-19 medidas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".