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Enregistrement W3016882473 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.05455

Perfectionistic Cognitions and Interleukin‐6: The Moderating Role of Child Maltreatment

2020· article· en· W3016882473 sur OpenAlexaffabout
Danielle S. Molnar, Adam J. MacNeil, Jessy Moore, Aindriu R. R. Maguire, Deborah D. O’Leary, Terrance J. Wade

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyClinical psychologyPersonalityCognitionDevelopmental psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research is beginning to establish that perfectionism (i.e., the need to be absolutely perfect accompanied by harsh self‐criticism) contributes to poorer health and early mortality. Although few studies have addressed any personality/immune system links, there is growing evidence that personality can influence immune system functioning by altering cytokine production. Yet, to our knowledge, no study has examined the effect of perfectionism on immunological functioning. According to the Perfectionism Diathesis‐Stress Model, the deleterious effects of perfectionism on health should be further exacerbated by adverse childhood experiences (ACEs) such as maltreatment. However, this contention has yet to be tested empirically. The aim of this multidisciplinary research was to test how perfectionism is related to inflammatory analytes and whether these associations were moderated by child maltreatment. This study included a sample of young adults from the Niagara Longitudinal Heart Study (NLHS). Blood samples were collected, and serum was used to analyze levels of various immune biomarkers including Interleukin‐6 (IL‐6). Participants completed a self‐reported questionnaire that included the Childhood Trust Events Survey to identify exposure to sexual, physical, and emotional abuse before 18 years of age. Positive responses were then summed to create a count from 0 to 3 types of exposure. The Perfectionistic Cognitions Inventory assessed perfectionism. Results from multiple regression using Andrew Haye’s Process in which log‐transformed IL‐6 was regressed on perfectionistic cognitions, child maltreatment, and the interaction between perfectionistic cognitions and child maltreatment indicated that the relationship between perfectionistic cognitions and IL‐6 was moderated by child maltreatment. Specifically, higher perfectionistic cognitions were related to higher levels of IL‐6 under conditions of higher maltreatment. In sum, findings indicate that perfectionistic cognitions are related to immune system functioning and specifically to higher levels of IL‐6 when participants have experienced high levels of child maltreatment. These results support the Perfectionism Diathesis‐Stress Model and may provide key insights into both early prevention and intervention efforts aimed at reducing the toll of perfectionism on health. Support or Funding Information The NLHS is funded by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR #s 363774, 399332). DSM is supported by an Early Researcher Award (Ministry of Research and Innovation, Government of Ontario). ARRM is supported by the Ontario Graduate Scholarship (OGS) Program.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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