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Enregistrement W4387472498 · doi:10.1177/00332941231204306

Associating Internalizing and Externalizing Symptom Features With the Personality Inventory for DSM-5 Brief Form (PID-5-BF) in a Large Community Sample

2023· article· en· W4387472498 sur OpenAlexaffabout
Sylvia M. L. Cox, Robyn J. McQuaid, Ayotola Ogunlana, Natalia Jaworska

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill UniversityCarleton UniversityDawson College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychoticismSensation seekingBig Five personality traitsClinical psychologyAnxietyImpulsivityPersonalityMoodNegative affectivityCannabisPsychiatryExtraversion and introversionSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 661 Canadian adults in the community. Depression, anxiety, and perceived stress measures were obtained, as were indices of alcohol and cannabis use. Symptoms of depression and perceived stress were associated with all PID-5-BF dimensions, except for antagonism. Anxiety symptoms were associated with negative affectivity (NA) and, to a lesser extent, psychoticism. A younger age and female sex were related to higher depression and stress scores. In contrast to the models assessing depressive, anxiety and stress symptoms, in which NA was the strongest contributor, no significant contribution of internalizing traits (i.e., PID-5-BF NA) on substance use outcomes was found when externalizing traits were included in the models. Specifically, binge drinking and cannabis use were associated with higher disinhibition scores and lower psychoticism scores. Regression models were substantially weaker for substance use than for the mood and stress symptoms. Younger individuals used more cannabis and males engaged in more binge drinking. These findings largely confirm PID-5-BF's construct validity, and indicate that various indices of wellbeing (not necessarily personality-associated measures) are associated with personality traits, as measured with the brief from of PID-5-BF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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