The 5-Factor Model of Personality and Antidepressant Medication Compliance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Medication noncompliance is a significant problem for effective pharmacologic treatment of major depressive disorder (MDD). Attempts to explore predictors of compliance have primarily focused on demographic characteristics; for the most part, these have been shown to be unrelated to compliance. Conversely, the relation between personality characteristics and compliance has been relatively understudied. The primary purpose of this study was to explore the relation between personality characteristics and compliance with antidepressant medication in patients with major depressive disorder (MDD). METHOD: Over 14 weeks, we evaluated a sample of outpatients (n = 65) who were receiving antidepressant treatment. We monitored compliance electronically, using the Medication Event Monitoring System. We assessed personality characteristics with the NEO Five-Factor Inventory-Revised. We also assessed depression severity and the frequency and severity of side effects. RESULTS: Extraversion was a significant negative predictor of compliance. This was largely explained by the relation between compliance and the Activity facet within Extraversion. We also found a negative relation between the Feelings facet and compliance, while the Modesty facet was a significant positive predictor of compliance with antidepressant medication. Neither severity of depression nor side effects predicted compliance. CONCLUSIONS: These results suggest that correlates of personality are important, although frequently ignored, predictors of compliance with antidepressant medication. Identifying predictors of medication compliance may help in the development of individualized treatment regimens and lead to improved therapeutic outcome in the treatment of MDD.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».