The Big-Five Personality Traits and Quality of Life in Elderly Malaysian Patients with Diabetes Mellitus: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
While diabetes mellitus is highly prevalent in the elderly population with significant impact on quality of life (QOL), we yet to know much about how personality traits affect QOL in this patient population. A cross-sectional study was conducted at Universiti Kebangsaan Malaysia Medical Centre with the aim to determine the relationship between personality traits and QOL among the elderly (aged ≥60 years) with diabetes mellitus. Sociodemographic and clinical information were obtained. QOL was assessed using the WHO Quality of Life-BREF (WHOQOLBREF) questionnaire and personality traits were assessed using the Big Five Inventory (BFI) questionnaire. Depression and anxiety were measured with Beck Depression Inventory-II (BDI-II) and Generalized Anxiety Disorder 7-item (GAD-7) scale, respectively, and controlled for in all analyses. There were in total 170 study participants (median age=69.0 years; IQR: 65.0-73.0; 51.2% male). In stepwise linear regression models, higher conscientiousness scores (β=0.156; P=0.044) and lower neuroticism scores (β=-0.176; P=0.028) were associated with greater QOL in the physical health domain. Higher extraversion scores (β=0.209; P=0.001) and higher conscientiousness scores (β=0.248; P<0.001) were associated with greater QOL in the psychological health domain. Higher agreeableness scores (β=0.286; P<0.001) were associated with greater QOL in the social relationship domain. Finally, higher agreeableness scores (β=0.327; P<0.001) and lower neuroticism scores (β=-0.223; P=0.001) were associated with greater QOL in the environment domain. Personality traits were closely associated with all domains of QOL among elderly patients with diabetes mellitus. Premorbid personality may have important role in moderating the impact of diabetes mellitus on the lives of elderly patients.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».