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Enregistrement W2553875516 · doi:10.3389/fpsyg.2016.01848

A Study of the Coupling of FET Temperament Traits with Major Depression

2016· article· en· W2553875516 sur OpenAlexaff
Ирина Трофимова, William Sulis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperamentPsychologyNeuroticismDevelopmental psychologyBig Five personality traitsPersonalityClinical psychologyPsychomotor learningImpulsivityPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Temperament and mental illness have been linked to the same systems of behavioural regulation. A temperament model, carefully structured to respond to subtle differences within systems of behavior regulation, should exhibit distinct temperament patterns in the presence of mental illness. Previous comparisons of temperament profiles in mental disorders used mostly emotionality-related traits. In contrast, the Functional Ensemble of Temperament (FET) model differentiates not only between emotionality traits, but also between traits related to physical, verbal and mental aspects of behavior and maps 12 functional aspects of behavior to temperament traits as well as to symptoms of mental illnesses. This article reports on the coupling of sex, age and temperament traits with Major Depression using the FET framework. Method: Intake records of 467, ages 17-24, 25-45, 46-65, 66-84 were examined, with temperament assessed by the Structure of Temperament Questionnaire (based on the FET). Results: The presence of Major Depression was associated with changes in mean temperament scores on 9 of the 12 traits. The results were in line with the DSM-5 criteria of fatigue (patients with MD reported a significant decrease in three types of endurance - motor-physical, social-verbal and mental), of psychomotor retardation (a significant decrease in physical and social-verbal tempo) and of worthlessness (as low Self-Confidence). The results also showed that three new symptoms, high Impulsivity, high Neuroticism and diminished Plasticity, should be considered as depressive symptoms in future versions of the DSM. As a significant negative result, no interaction of age or sex (with the exception of the Self-Confidence scale) with MD was found for temperament traits. Conclusions: The value of differentiating between physical, social and mental aspects of behaviour is demonstrated in the differential effects of major depression and gender. The value of differentiating between endurance, dynamical and orientation-related aspects of behaviour is demonstrated in the differential effects of age. The deleterious impact of Major Depression on temperament scores appeared to be similar across all age groups. The appearance of high impulsivity, neuroticism and low plasticity deserve further study as associated factors in future versions of the DSM/ICD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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