Perfectionistic cognitions, Interleukin-6, and C-Reactive protein: A test of the perfectionism diathesis stress model
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has demonstrated that perfectionism is implicated in poorer health and earlier mortality. However, to our knowledge, research has not yet determined how individual differences in perfectionistic cognitions are related to intermediary health markers such as inflammation. Thus, within the theoretical frameworks of the perfectionism diathesis-stress model (Hewitt and Flett, 1993) and the cognitive theory of perfectionism (Flett et al., 2018; Flett et al., 2016) the aims of our study were to test whether individual differences in perfectionistic cognitions were associated with low-grade inflammation via c-reactive CRP and IL-6 biomarkers and whether these relationships varied as a function perceived stress. The sample included 248 Canadian young adults (52% female, Mage = 22.89, SD = 1.53) who completed surveys assessing key constructs such as perfectionistic cognitions and perceived stress along with providing assessments of body fat percentage and serum samples of IL-6 and CRP. Regression analyses indicated that perfectionistic cognitions were not related to IL-6 under any conditions of stress. However, under high levels of stress perfectionistic cognitions were associated with elevated levels of CRP and these findings held after accounting for the effects of smoking status, body fat percentage, and respondent sex. The present work adds to the growing body of evidence supporting links between personality and inflammation. These findings raise the possibility that experiencing more frequent thoughts centered on the need to be perfect when coupled with higher levels of stress may set the stage for greater vulnerability for chronic inflammation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».