Mortality Risk Associated With Personality Facets of the Big Five and Interpersonal Circumplex Across Three Aging Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To address the common reliance on the global Big Five domains in the personality and longevity literature, the present study examined mortality risk associated with subdimensions of Big Five domains as well as specific traits within the interpersonal circumplex (IPC) model of personality. METHODS: Data were drawn from three major longitudinal studies of aging that administered the NEO Personality Inventory-Revised, a comprehensive measure of the Big Five, and comprised a total of 4223 participants. Item Response Theory models were used to generate latent trait scores for each of the 30 Big Five facets and eight scales from the IPC. Pooled mortality risk estimates were obtained from demographic-adjusted Cox regression models within each study. RESULTS: With a high degree of consistency, the vulnerability facet of neuroticism was associated with higher mortality risk and the activity facet of extraversion, with lower risk. None of the openness or agreeableness facets were associated with mortality, although the IPC scales submissiveness and hostile submissiveness were linked with elevated risk. All but one of the facets in the conscientiousness domain were robustly and consistently associated with lower mortality risk. CONCLUSIONS: Findings indicate that specific facets of neuroticism and extraversion carry greater or lesser mortality risk. Broad composite scales averaging across all facets mask important personality risk factors. In contrast, nearly all facets within the conscientiousness domain confer protection against mortality. Finally, the IPC model may capture more nuanced interpersonal risk factors than the facets of Big Five agreeableness or extraversion. Understanding of the role of personality in longevity requires a more precise approach to conceptualization and measurement than broad, composite constructs usually provide.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».