Social support differentially moderates the impact of neuroticism and extraversion on mental wellbeing among community-dwelling older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Personality affects psychological wellbeing, and social support networks may mediate this effect. This may be particularly pertinent in later life, when social structures change significantly, and can lead to a decline in psychological wellbeing. AIM: To examine, in an older population, whether the relationships between neuroticism and extraversion and mental wellbeing are moderated by available social support networks. METHOD: We gathered information from 536 community-dwelling older adults, regarding personality, social support networks, depressive symptomatology, anxiety and perceived stress, as well as controlling for age and gender. RESULTS: Neuroticism and extraversion interacted with social support networks to determine psychological wellbeing (depression, stress and anxiety). High scores on the social support networks measure appear to be protective against the deleterious effects of high scores on the neuroticism scale on psychological wellbeing. Meanwhile, individuals high in extraversion appear to require large social support networks in order to maintain psychological wellbeing. CONCLUSION: Large familial and friendship social support networks are associated with good psychological wellbeing. To optimise psychological wellbeing in older adults, improving social support networks may be differentially effective for different personality types.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».