Coupling of Temperament with Mental Illness in Four Age Groups
Notice bibliographique
Résumé
Studies of temperament profiles in patients with mental disorders mostly focus on emotionality-related traits, although mental illness symptoms include emotional and nonemotional aspects of behavioral regulation. This study investigates relationships between 12 temperament traits (9 nonemotionality and 3 emotionality related) measured by the Structure of Temperament Questionnaire and four groups of clinical symptoms (depression, anxiety, antisociality, and dominance-mania) measured by the Personality Assessment Inventory. The study further examines age differences in relationships among clinical symptoms and temperament traits. Intake records of 335 outpatients and clients divided into four age groups (18-25, 26-45, 46-65, and 66-85) showed no significant age differences on depression scales; however, the youngest group had significantly higher scores on Anxiety, Antisocial Behavior, Dominance, and Thought Disorders scales. Correlations between Personality Assessment Inventory and Structure of Temperament Questionnaire scales were consistent with Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th Edition, descriptors showing strong concurrent validity. Several age differences on temperament scales are also reported. Results show the benefits of differentiation between physical, social-verbal, and mental aspects of activities, as well as differentiation between dynamical, orientational, and energetic aspects in studying mental illness and temperament.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».