PERSONALITY TRAITS ARE DIFFERENTLY ASSOCIATED WITH DEPRESSION AND ANXIETY: EVIDENCE FROM APPLYING BIVARIATE MULTIPLE BINARY LOGISTIC REGRESSION ON A LARGE SAMPLE OF GENERAL ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to explore the association of five factors personality traits, as predictor variables, with the anxiety and depression as joint dependent variables in an Iranian adult population. SUBJECTS AND METHODS: A total of 3175 subjects living in Isfahan participated in this cross-sectional population-based study (SEPAHAN) and completed self-administered questionnaires about demographic, life style, gastrointestinal disorders, personality traits, social support, and psychological problems. Data was analyzed using bivariate multiple binary logistic regression in R Free statistical software. RESULTS: The results indicated high scores of neuroticisms increase the risk of anxiety and depression after adjustment for the potential confounders in total sample (OR (95% CI): 1.22 (1.19-1.24) and 1.19 (1.17-1.21), respectively) as well as in both male and female. In contrast, joint inverse associations were found between anxiety and depression with high extraversion (OR (95% CI): 0.90 (0.88-0.92) and 0.91 (0.89-0.92), respectively), agreeableness (0.93 (0.91-0.96) and 0.94 (0.92-0.96) respectively) and conscientiousness scores (0.95 (0.93-0.97) and 0.95 (0.94-0.97) respectively) as well as in both male and female. Furthermore, higher scores of openness had significant inverse association with depression in male. CONCLUSION: The present study indicated that higher scores of neuroticism, however lower extraversion, conscientiousness and agreeableness scores are risk factors for both anxiety and depression in Iranian adult population. It is suggested to perform family studies or twin and genetic association studies with considering combinations of personality traits (personality styles), and also measuring personality traits at the facet level.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».