Obesita ed Emozioni: valutazione multimetodo dell’alessitimia in pazienti sottoposti a chirurgia bariatrica
Bibliographic record
Abstract
La relazione tra obesità e alessitimia è stata a lungo discussa in letteratura, ma vi è una grande eterogeneità di risultati che non permette di arrivare ad una conclusione univoca. Tutti gli studi sono stati svolti utilizzando la 20 item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), o la sua versione precedente Toronto Alexithymia Scale (TAS) per la valutazione delle caratteristiche alessitimiche, nonostante le numerose critiche allo strumento sollevate negli ultimi anni. Questo lavoro parte dal presupposto che un’adeguata valutazione dell’alessitimia debba essere multi-metodo. Il primo obiettivo di questa ricerca è stato indagare la relazione esistente tra obesità e alessitimia, valutata tramite due strumenti, TAS-20 e l’intervista Toronto Structured Interview for Alexithymia (TSIA), per verificare se la relazione cambia al variare dello strumento. Un secondo obiettivo è stato valutare se l’alessitimia, misurata con entrambi gli strumenti, abbia un ruolo nel calo ponderale dei soggetti in seguito all’intervento di chirurgia bariatrica. I risultati delle analisi hanno mostrato mostrano che il peso dei soggetti (n= 68) correla significativamente con la TSIA totale, mentre con la TAS-20 non c’è una correlazione significativa con il peso. Rispetto al secondo obiettivo, cioè verificare se l’alessitimia avesse un ruolo nella perdita di peso post-intervento bariatrico, è stato suddiviso il campione in 2 sottogruppi: il sottogruppo con percentuale di peso in eccesso perso (%EWL) minore del 60% e un sottogruppo con %EWL maggiore del 60%. Dall’analisi della varianza ANOVA è emersa una differenza significativa tra i due sottogruppi al punteggio della TSIA, mentre invece con la TAS-20 l’analisi della varianza ANOVA non mostra differenze significative tra i due sottogruppi. Questi dati ci confermano non solo che l’alessitimia può influenzare la riuscita dell’intervento di chirurgia bariatrica in termini di perdita di peso, ma anche che questa relazione emerge soltanto con l’utilizzo della TSIA, che sembrerebbe dunque essere uno strumento più sensibile in questa popolazione clinica.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".